IA acelera escáneres cardiacos y mejora el tratamiento

• Los investigadores crearon un modelo informático que utiliza la IA para examinar imágenes del corazón de la resonancia magnética (RM)
• Los resultados fueron comparables a los elaborados por los médicos manualmente, pero en lugar de tardar 45 minutos o más, el modelo de IA tarda solo unos segundos
• El modelo de IA podría conducir a diagnósticos más eficientes, mejores decisiones de tratamiento y mejores resultados para los pacientes

Los investigadores han desarrollado un método innovador para analizar las exploraciones de RM del corazón con la ayuda de la inteligencia artificial, que podría ahorrar un valioso tiempo y recursos del NHS, así como mejorar la atención a los pacientes. 

Los equipos de las universidades de East Anglia (UEA), Sheffield y Leeds crearon un modelo informático inteligente que utiliza la IA para examinar imágenes del corazón de las exploraciones de RM en una vista específica conocida como el plano de cuatro cámaras. 

El investigador principal, el Dr. Pankaj Garg, de la Escuela de Medicina de Norwich de la Universidad de East Anglia y cardiólogo consultor del Hospital Universitario de Norfolk y Norwich, dirige un equipo de investigadores que han sido pioneros en la innovadora y revolucionaria tecnología de imagen de RM 4D. Esto está allanando el camino para un diagnóstico más rápido, no invasivo y más preciso de la insuficiencia cardíaca y otras afecciones cardíacas. 

El Dr. Garg dijo: “El modelo de IA determinó con precisión el tamaño y la función de las cámaras del corazón y demostró resultados comparables a los obtenidos por los médicos manualmente, pero mucho más rápido. 

“A diferencia de un análisis de RM manual estándar, que puede tardar hasta 45 minutos o más, el nuevo modelo de IA tarda solo unos segundos.  

“Esta técnica automatizada podría ofrecer evaluaciones rápidas y confiables de la salud del corazón, con el potencial de mejorar la atención al paciente”.   

El estudio observacional retrospectivo consistió en datos de 814 pacientes de la Fundación Trust de Hospitales de Enseñanza de Sheffield y la Fundación Trust de Hospitales de Enseñanza de Leeds, que luego se utilizó para entrenar el modelo de IA. 

Para asegurarse de que los resultados del modelo fueran precisos, las exploraciones y los datos de otros 101 pacientes de la Fundación Trust de Hospitales Universitarios de Norfolk y Norwich se utilizaron para las pruebas. 

Si bien otros estudios han investigado el uso de la IA en la interpretación de las exploraciones de RM, este último modelo de IA se entrenó utilizando datos de múltiples hospitales y diferentes tipos de escáneres, así como realizando las pruebas en un grupo diverso de pacientes de un hospital diferente. Además, este modelo de IA proporciona un análisis completo de todo el corazón utilizando una vista que muestra las cuatro cámaras, mientras que la mayoría de los estudios anteriores se centraron en una vista que solo observa las dos cámaras principales del corazón. 

El estudiante de doctorado, el Dr. Hosamadin Assadi, de la Escuela de Medicina de Norwich de la UEA, dijo: “La automatización del proceso de evaluación de la función y la estructura del corazón ahorrará tiempo y recursos y garantizará resultados consistentes para los médicos.  

“Esta innovación podría conducir a diagnósticos más eficientes, mejores decisiones de tratamiento y, en última instancia, mejores resultados para los pacientes con afecciones cardíacas.  

“Además, el potencial de la IA para predecir la mortalidad en función de las medidas del corazón destaca su potencial para revolucionar la atención cardíaca y mejorar el pronóstico del paciente”. 

Los investigadores dicen que los estudios futuros deben probar el modelo utilizando grupos más grandes de pacientes de diferentes hospitales, con varios tipos de escáneres de RM, e incluyendo otras enfermedades comunes que se observan en la práctica médica para ver si funciona bien en una gama más amplia de situaciones del mundo real.  

Otras investigaciones recientes de los equipos de la UEA, Leeds y Sheffield han refinado el método de uso de las exploraciones de RM del corazón para pacientes mujeres, particularmente para aquellas con enfermedad cardíaca temprana o límite, lo que significó que se pudo diagnosticar a un 16,5% más de mujeres. 

La investigación fue una colaboración entre la Universidad de East Anglia, la Universidad de Leeds, la Universidad de Sheffield, el Centro Médico de la Universidad de Leiden, la Fundación Trust de Hospitales Universitarios de Norfolk y Norwich, la Fundación Trust de Hospitales de Enseñanza de Sheffield y la Fundación Trust de Hospitales de Enseñanza de Leeds. 

El estudio fue apoyado por fondos para el Dr. Pankaj Garg de la Beca de Desarrollo Profesional de Investigación Clínica Wellcome Trust. 

‘Desarrollo y validación de la segmentación derivada de la IA del cine CMR de cuatro cámaras’ se publica en la Radiología Experimental Europea.