Se trata del modelo de AI más robusto, hasta la fecha, para la producción y análisis de reportes de ecocardiogramas.
Investigadores de Cedars-Sinai crearon el modelo de artificial intelligence (AI) más grande para el análisis y producción de reportes de ecocardiogramas, imágenes de diagnóstico de enfermedades cardíacas. La ecocardiografía es una técnica que utiliza ultrasonido para obtener videos del corazón, es la forma más común y accesible de estudiar su estructura. En este sentido, el modelo denominado EchoPrime, cuyos avances fueron publicados en Nature, presenta el uso de AI con características específicas para el diagnóstico de enfermedades del corazón.
A diferencia de la mayoría de los sistemas actuales, que analizan una sola vista o cumplen una sola tarea, EchoPrime integra información de múltiples vistas y múltiples videos obtenidos durante un estudio completo, lo que permite una interpretación más amplia y precisa.
“Nuestro modelo de AI responde a una necesidad crítica”, afirmó el Dr. David Ouyang, doctor en medicina, profesor adjunto del Instituto Cardiológico Smidt del Cedars-Sinai y coautor correspondiente del estudio. “Muchos hospitales y clínicas, especialmente en zonas rurales, no cuentan con cardiólogos ni ecografistas en su plantilla. Al generar informes automatizados precisos para los médicos, podríamos mejorar el acceso a esta importante tecnología de diagnóstico”, agregó.
El modelo se entrenó con más de 12 millones de pares de videos y reportes clínicos, utilizando técnicas de aprendizaje contrastivo para crear representaciones unificadas de todas las vistas estándar de un ecocardiograma, incluyendo tanto enfermedades comunes como poco frecuentes. Para lograrlo, emplea dos módulos clave, en primer lugar la clasificación de vistas, que identifica qué parte del corazón muestra cada video; y la atención anatómica informada por la vista, que pondera la relevancia de cada video según la estructura cardíaca que representa.
Además, EchoPrime utiliza un sistema de interpretación aumentada por recuperación, es decir, integra información de todos los videos del estudio para generar una evaluación clínica más completa.
Por su parte, el Dr. Sumeet Chugh, vicedecano y director de investigación en salud con AI at Cedars-Sinai, explicó que EchoPrime es un modelo fundamental y único que podría democratizar la interpretación de ecocardiografías con AI no solo a un nivel local o regional, sino a una escala mundial.
En pruebas realizadas con datos de cinco sistemas de salud internacionales, EchoPrime logró resultados de vanguardia en 23 mediciones clave sobre forma y función cardíaca, superando tanto a modelos especializados como a otros modelos fundacionales previos.
Según los autores, tras una evaluación clínica rigurosa, EchoPrime puede servir como una herramienta de apoyo para que los médicos realicen evaluaciones preliminares automatizadas de estudios ecocardiográficos de manera más eficiente y con mayor consistencia.
