En un estudi recent realitzat pel Cardiovascular Data Science (CarDS) Lab de la Yale School of Medicine, els investigadors van crear una eina d'intel·ligència artificial (IA) que identifica individus amb un alt risc de desenvolupar insuficiència cardíaca mitjançant l'anàlisi d'imatges d'electrocardiogrames (ECG). Aquesta eina innovadora permet una detecció més primerenca de la insuficiència cardíaca, cosa que podria conduir a una disminució de les hospitalitzacions i de les morts prematures, segons els investigadors. Els resultats de l'estudi es van publicar en línia a l'European Heart Journal. Els ECG són exàmens no invasius que avaluen l'activitat elèctrica del cor mitjançant el col·locament d'electrodes sobre la pell. Com que aquestes proves es realitzen sovint i són fàcilment accessibles, serveixen com una excel·lent plataforma per a la detecció massiva d'insuficiència cardíaca. L'insuficiència cardíaca és una condició cardiovascular prevalent que afecta milions de persones a nivell global. Actualment, identificar individus amb un alt risc d'insuficiència cardíaca típicament implica una combinació d'evaluacions clíniques, incloent una història clínica completa, exàmens físics i proves de sang, que poden no ser sempre accessibles, assenyala el primer autor Lovedeep Singh Dhingra, MBBS, un investigador postdoctoral al CarDS Lab. Segons Dhingra, l'eina impulsada per IA representa un gran avanç en l'avaluació del risc d'insuficiència cardíaca. “El nostre model, que utilitza una fotografia d'un ECG de 12 derivacions com a entrada, va ser capaç d'avaluar efectivament el risc d'insuficiència cardíaca a través de poblacions variades als Estats Units, Regne Unit i Brasil, " va afirmar.

“Ara podem preveure qui podria estar en risc de desenvolupar insuficiència cardíaca en el futur, fins i tot abans que mostrin símptomes clars. ” L'autor sènior de l'estudi, Rohan Khera, MD, MS, professor assistent de medicina (medicina cardiovascular) i director del CarDS Lab, va ressaltar les implicacions significatives per a la salut pública d'aquesta investigació. “Cada vegada que un clínic realitza un ECG—un procediment que ja forma part de l'atenció clínica estàndard—la nostra senzilla eina proporciona una oportunitat per a la detecció i l'avaluació del risc de malalties cardiovasculars, " va explicar Khera. “La disponibilitat generalitzada de la tecnologia ECG, fins i tot en entorns amb recursos limitats, permet una intervenció precoç i millors resultats per als pacients que, d'altra manera, podrien romandre sense diagnosticar. ” Com a part de la iniciativa global del CarDS Lab, el model d'IA es va provar en diverses poblacions internacionals, emfatitzant el seu potencial per a una àmplia implementació. “El nostre objectiu és assegurar la integració ampla i equitativa de les tecnologies de salut basades en IA a la pràctica mèdica diària, ” va afegir Khera. “Aquest és el nostre pròxim repte. ” Aquesta investigació va rebre finançament de beques proporcionades pel National Heart, Lung, and Blood Institute, l'National Institute on Aging dels National Institutes of Health (NIH), i la Doris Duke Charitable Foundation. Altres autors afiliats a Yale inclouen Arya Aminorroaya, MD, PhD, Veer Sangha, Aline Pedroso, PhD, Harlan Krumholz, MD, SM, i Evangelos Oikonomou, MD, DPhil. Per a més informació, llegiu l'article titulat “Estratificació del risc d'insuficiència cardíaca mitjançant intel·ligència artificial aplicada a imatges d'electrocardiograma: un estudi multinacional. ” El Departament de Medicina Interna de la Yale School of Medicine es troba entre els principals departaments del país, unint un grup d'elit de clínics, investigadors, educadors i personal dins d'una de les millors escoles de medicina del món. Per a més informació, visiteu Medicina Interna.