El modelo, desarrollado por Mayo Clinic y Ultromics, logra altos niveles de precisión al analizar videoclips ecocardiográficos y podría facilitar diagnósticos más tempranos
Un equipo internacional de investigadores ha desarrollado un modelo de artificial intelligence (AI) capaz de identificar con alta precisión la amiloidosis cardíaca, una enfermedad poco común que afecta la función del corazón. Usando únicamente un videoclip ecocardiográfico estándar, este sistema automatizado logra diferenciar esta condición de otras enfermedades con síntomas similares. El estudio, publicado en European Heart Journal, destaca el potencial del modelo para mejorar el diagnóstico temprano y reducir la dependencia de pruebas más costosas o invasivas.
La amiloidosis cardíaca es una enfermedad progresiva causada por la acumulación de proteínas anormales en el músculo cardíaco, lo que puede llevar a insuficiencia cardíaca. Dado que sus síntomas se confunden con frecuencia con otras afecciones cardíacas, muchas personas son diagnosticadas en etapas avanzadas, cuando los tratamientos son menos efectivos.
El modelo de AI fue entrenado y validado con datos de más de 7 mil personas de diferentes etnias, edades y regiones, lo que le permite adaptarse a una amplia variedad de pacientes. En la fase de prueba, la herramienta demostró un desempeño sólido al obtener una sensibilidad del 85 %, es decir, capacidad de identificar correctamente a quienes sí tienen la enfermedad; una especificidad del 93 %, o sea, precisión al descartar la enfermedad en personas sanas; y un área bajo la curva (AUC, en inglés) de 0.93, un indicador global de alto rendimiento diagnóstico.
“Este modelo de AI es una herramienta innovadora que puede ayudarnos a identificar antes a los pacientes para que reciban el tratamiento que necesitan”, expresó la Dra. Patricia Pellikka, cardióloga de Mayo Clinic y ex directora del Laboratorio de Ecocardiografía de Mayo Clinic en Rochester. “Descubrimos que la AI funcionaba mejor que los métodos tradicionales de detección clínicos y basados en la ecocardiografía transtorácica, lo que proporcionaba a los médicos una visión más sólida en la que basar las decisiones para realizar más pruebas de confirmación. Existen nuevos tratamientos para la amiloidosis cardiaca, pero son más eficaces si se administran en una fase temprana de la enfermedad”.
A diferencia de otros métodos clínicos o modelos de riesgo, esta AI solo necesita un videoclip del corazón en una vista estándar de cuatro cámaras, lo que la hace rápida, accesible y viable para hospitales con recursos limitados. Además, supera en precisión a las escalas clínicas actualmente utilizadas para predecir la amiloidosis transtiretina, según los análisis comparativos realizados por los investigadores.
El modelo también fue evaluado en diferentes subgrupos clínicos, incluyendo pacientes mayores con hipertrofia ventricular, y mantuvo una alta precisión diagnóstica, incluso en casos difíciles de distinguir con métodos convencionales.
El uso de AI en la medicina sigue demostrando su potencial al mejorar la detección de enfermedades complejas y poco frecuentes como la amiloidosis cardíaca. Aunque aún se requiere evaluar su aplicación en la práctica clínica diaria, este avance representa una herramienta prometedora para lograr diagnósticos más oportunos, reducir el uso de pruebas invasivas y ampliar el acceso a tratamientos eficaces.
