La inteligencia artificial aumenta la precisión en el diagnóstico cardiológico

La inteligencia artificial (IA) está evolucionando la forma en la que se diagnostican las enfermedades en los diversos ámbitos de la medicina. Se busca una mayor precisión y también un diagnóstico lo más precoz posible, que repercutirá de forma positiva en las posibilidades de curación.

Dos áreas, y estamos hablando ya de Cardiología, en las que la IA ha demostrado su utilidad, son el análisis de grandes cantidades de información y como complemento en las técnicas de diagnóstico por imagen, como la tomografía computarizada y la resonancia magnética.

IA y Big Data para el análisis de datos

El electrocardiograma es una prueba gráfica que mide la actividad eléctrica del corazón, de gran utilidad en la valoración del ritmo cardíaco y sus alteraciones: las arritmias. También permite detectar enfermedades de las arterias coronarias, como la angina de pecho y el infarto, así como otras patologías cardíacas.

La inteligencia artificial ayudará a realizar un cribado en el análisis de los electrocardiogramas. Es decir, los especialistas en Cardiología se podrán volcar en los que presenten algún tipo de duda sobre la existencia de una patología, mientras quedan descartados aquellos electrocardiogramas claramente normales.

La IA, junto al Big Data -otra tecnología disruptiva-, es capaz de analizar grandes cantidades de datos que se recogen en sistemas de monitorización. Se pueden obtener, por ejemplo, de dispositivos que llevan puestos los pacientes (wearable) o de dispositivos móviles. Los biosensores, por ejemplo, nos informan de forma continua de la presión arterial, la frecuencia cardiaca, o incluso del electrocardiograma del paciente.

"La IA sirve para identificar falsos positivos, pese a que nos haya saltado una alerta", expone el doctor José Ángel Cabrera, jefe del Servicio de Cardiología del Hospital Universitario Quirónsalud Madrid. La inteligencia artificial, remarca, será más precisa en los diagnósticos "cuanto mayor sea el volumen de información analizada".

Inteligencia artificial y diagnóstico por imagen

La tomografía computarizada (TC) es una técnica de diagnóstico por imagen que se emplea para el descarte de una enfermedad coronaria en pacientes de riesgo intermedio. Esto es posible porque ofrece una mayor resolución que otras pruebas en el análisis de las arterias coronarias. La inteligencia artificial aporta herramientas de postprocesado, capaces de aumentar la calidad de la imagen y eliminar el ruido que distorsiona su visualización.

El ecocardiograma es una técnica de diagnóstico por imagen que usa ultrasonidos, generando imágenes y registros del corazón. Sirve para valorar tanto la estructura como la función cardíaca. Es de gran utilidad si se sospecha de enfermedades valvulares, insuficiencia cardíaca, síncopes, arritmias y otras enfermedades cardíacas.

Con la ayuda de la inteligencia artificial, explica el doctor Cabrera, se avanza en el análisis de diversos parámetros indicadores de valvulopatías, sin el concurso de un médico realizando un análisis manual. Un ecocardiograma va a depender menos de la habilidad que tenga un especialista, con lo que reduce el tiempo de la prueba.

Un ejemplo del uso de un ecocardiógrafo que disponga de capacidad de autodiagnóstico gracias a la IA, serían un servicio de Urgencias. En función de los resultados, o ante cualquier duda, un médico de Atención Primaria derivará al paciente a Cardiología.

Así evoluciona la Resonancia Magnética con IA

La resonancia magnética (RM) es la técnica de diagnóstico de la imagen de referencia en la evaluación de la morfología y la función ventricular. Sirve, por ejemplo, para diagnosticar y valorar la extensión de un infarto. Esta prueba ha supuesto un gran avance en la detección de muchas enfermedades del corazón.

"La inteligencia artificial tiene varias aplicaciones que ayudan a que se obtengan las imágenes con mayor rapidez y más resolución", explica el doctor Vicente Martínez de Vega, jefe del Servicio de Diagnóstico por la Imagen del Hospital Universitario Quirónsalud Madrid. Gracias a que los equipos están dotados de herramientas de IA, afirma el doctor, se elimina el ruido de las imágenes, con lo que se consigue una mejor fiabilidad en el diagnóstico.

Los nuevos algoritmos de adquisición de las imágenes han reducido el tiempo que se tarda en obtenerlas, de un intervalo de 45-60 minutos, a menos de 20. Además, remarca el doctor Martínez de Vega, la inteligencia artificial juega un papel importante en la interpretación de las imágenes, ya que cada vez tenemos a nuestra disposición más algoritmos que facilitan el postprocesado. La IA se encarga de hacer diversos cálculos, lo que ahorra tiempo y esfuerzo.

La medicina del futuro se va a basar en la prevención y en la personalización. La inteligencia artificial tiene la capacidad de predecir el riesgo cardiovascular de cada paciente, gracias a los datos obtenidos del diagnóstico por imagen, junto a otros datos provenientes del historial, y de pruebas analíticas o genéticas.