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La inteligencia artificial que utiliza parámetros de ECG puede ayudar a diagnosticar la HFpEF

La inteligencia artificial que utiliza parámetros de ECG puede ayudar a diagnosticar la HFpEF

09 enero 2024

2 minutos de lectura

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Toma principal:

  • La mortalidad por todas las causas a cinco años fue mayor en pacientes con HFpEF no diagnosticada en comparación con aquellos que recibieron un diagnóstico asignado por un médico.
  • La inteligencia artificial puede identificar pacientes no diagnosticados que cumplan con los criterios de HFpEF.

Según investigadores del Reino Unido, las personas con insuficiencia cardíaca no diagnosticada y con fracción de eyección preservada representan un grupo de riesgo cuyo diagnóstico podría mejorarse mediante inteligencia artificial entrenada utilizando datos de registros médicos electrónicos.

«Dado que las puntuaciones de predicción de la HFpEF y los criterios de diagnóstico son desarrollos relativamente recientes, es probable que haya muchos pacientes con un diagnóstico previo de IC en los que no se haya realizado un diagnóstico formal de HFpEF». Jack WuEscribieron el ingeniero de plataformas de investigación de la Facultad de Medicina y Ciencias Cardiovasculares y Metabólicas del Centro de Excelencia en Investigación de la Fundación Británica del Corazón en el King's College de Londres y sus colegas. “Por lo tanto, nuestro objetivo fue utilizar métodos de inteligencia artificial, específicamente procesamiento del lenguaje natural (PNL), para identificar a todos los pacientes asignados por un médico a un diagnóstico de HFpEF en un gran hospital de Londres y comparar este grupo con un grupo de pacientes con IC en el mismo centro. que cumplen con los criterios de la Sociedad Europea de enfermedad cardíaca pero aún sin un diagnóstico formal de HFpEF.

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La mortalidad por todas las causas a cinco años fue mayor en pacientes con HFpEF no diagnosticada en comparación con aquellos que recibieron un diagnóstico asignado por un médico.
Imagen: Adobe Stock

Para este estudio retrospectivo de un solo centro, Wu y sus colegas crearon una base de datos única y anónima de adultos con un diagnóstico clínico de insuficiencia cardíaca según los registros médicos electrónicos del King's College Hospital NHS Foundation Trust de 2010 a 2022.

Los pacientes con un diagnóstico clínico de insuficiencia cardíaca y FE del ventrículo izquierdo del 50 % o más se clasificaron en uno de cuatro grupos:

  1. Pacientes diagnosticados con HFpEF por un médico;
  2. Pacientes con insuficiencia cardíaca, FEVI del 50% o más y evidencia clínica de disfunción diastólica que cumpla con los criterios de ESC pero sin diagnóstico de insuficiencia cardíaca con fracción de eyección (HFpEF);
  3. Pacientes con un diagnóstico clínico de IC y FEVI del 50 % o más que no cumplieron con los criterios de la ESC y no recibieron un diagnóstico de HFpEF; Y
  4. Pacientes con valvulopatía cardíaca grave, miocardiopatía hipertrófica, miocardiopatía restrictiva, pericarditis constrictiva y amiloidosis cardíaca.

Los datos demográficos y clínicos se recuperaron utilizando informática de PNL de código abierto (CogStack Ecosystem; MedCAT; MedCATTrainer) en King's College Hospital NHS Foundation Trust.

El estudio fue publicado en Revista europea de insuficiencia cardíaca.

Los investigadores identificaron 8.606 pacientes con insuficiencia cardíaca.

De 3.727 pacientes consecutivos con HFrEF y LVEF del 50% o más, el 8,3% fueron diagnosticados por un médico con HFpEF, a pesar de que un análisis AI mostró que hasta el 75,4% cumplían los criterios de diagnóstico de la ESC para HFpEF pero no recibieron un diagnóstico oficial.

La validación manual de 100 pacientes seleccionados al azar que cumplían los criterios del ECG según el análisis de IA confirmó una positividad verdadera del 100 %.

Además, los pacientes que no fueron diagnosticados con HFpEF según los criterios de la ESC tuvieron una tasa de mortalidad a 5 años más alta en comparación con aquellos con HFpEF diagnosticada por un médico (HFpEF).s = 0,005) o aquellos con HFpEF que no cumplieron con los criterios de la ESC (s = .002), según el estudio. Sin embargo, la hospitalización por insuficiencia cardíaca fue más común a los 5 años en aquellos con HFpEF diagnosticada por un médico en comparación con pacientes con HFpEF no diagnosticada.s = .0255) o aquellos con HFpEF que no cumplieron con los criterios de la ESC (s <.001).

Estos hallazgos se validaron en una cohorte externa de 1.765 pacientes con insuficiencia cardíaca y FEVI >50% en el Royal Brompton Hospital.

«El aumento de la mortalidad en el grupo de HFpEF no diagnosticado (criterios ESC) probablemente esté relacionado con una combinación de factores», escribieron los investigadores. «A pesar de ser más joven y menos enfermo, este grupo tenía menos probabilidades de ser atendido por un cardiólogo y había menos «No está claro por qué los pacientes con manifestaciones clínicas que cumplen con los criterios ESC para HFpEF permanecen sin un diagnóstico formal. … Por lo tanto, las técnicas de aprendizaje automático fáciles de usar tienen el potencial de complementar los algoritmos de diagnóstico existentes al identificar automáticamente la HFpEF sospechada/probable, que luego puede someterse a una evaluación diagnóstica formal por parte de un médico experto.