Mayo Clinic publicó un estudio en Nature Medicine, en el cual detalla un modelo de Inteligencia Artificial (IA) aplicado a un reloj inteligente capaz de identificar señales de insuficiencia cardiaca.
Estudio publicado en Nature Medicine detalla la capacidad de los sensores de relojes inteligentes o wearables que realizan electrocardiogramas (ECG), para detectar con precisión insuficiencia cardiaca en entornos no clínicos. Investigadores de Mayo Clinic desarrollaron un modelo de IA que fue aplicado a grabaciones de ECG de un Apple Watch. De esta forma pudieron identificar pacientes con un latido cardiaco débil.
Para el estudio, los pacientes participantes informaron de forma remota los ECG de su wearable. Posteriormente esta información se actualizó de manera automática en sus registros médicos a través de una app móvil del Centro de Salud Digital de Mayo Clinic.
La disfunción ventricular o el bombeo cardiaco débil es una señal ante un posible diagnóstico de insuficiencia cardiaca, la cual gracias a este avance podría ser identificada obtener un diagnóstico de una manera más precisa y rápida.
“Actualmente, diagnosticamos la disfunción ventricular a través de un ecocardiograma, una tomografía computarizada o una resonancia magnética, pero estos son costosos, requieren mucho tiempo y, en ocasiones, son inaccesibles. La capacidad de diagnosticar un bombeo cardíaco débil de forma remota, desde un ECG registrado por una persona utilizando un dispositivo de consumo, como un reloj inteligente, permite una identificación oportuna de esta enfermedad potencialmente mortal a escala masiva”, explicó el Dr. Paul Friedman, presidente del Departamento de Medicina Cardiovascular de Mayo Clinic en Rochester y autor principal del estudio.
Personas con un bombeo cardiaco débil pueden no presentar síntomas, por ello es importante el diagnóstico temprano para iniciar un tratamiento de manera ágil, que detenga la llegada de síntomas como dificultad para respirar o frecuencia cardíaca acelerada, entre otros. El diagnóstico temprano es necesario también para mejorar la calidad de vida del paciente y disminuir el riesgo de insuficiencia cardiaca y el fallecimiento por esta enfermedad.
El estudio mostró que el algoritmo logró un área bajo la curva de 0,88 para la detección de un bombeo cardiaco débil. “Estos datos son alentadores porque muestran que las herramientas digitales permiten la detección conveniente, económica y escalable de condiciones importantes”, explicó el Dr. Zachi Attia científico principal de IA en el Departamento de Medicina Cardiovascular de Mayo Clinic y primer autor del estudio. “A través de la tecnología, podemos recopilar de forma remota información útil sobre el corazón de un paciente de una manera accesible que puede satisfacer las necesidades de las personas donde se encuentren”, agregó.
Por otra parte, el director médico del Centro de Salud Digital de Mayo Clinic, Bradley Leibovich explicó que es importante desarrollar este tipo de investigaciones que involucren dispositivos electrónicos portátiles que proporcionen capacidades analíticas para prevenir enfermedades o mejorar la salud.
El estudio completo se encuentra en el siguiente enlace:
