Una IA mide el ventrículo derecho en ecografías cardíacas

En una ecografía cardíaca de rutina, los ecocardiografistas deben identificar una cavidad que es difícil de ver. El ventrículo derecho, la parte del corazón que bombea la sangre hacia los pulmones, tiene forma de media luna y se sitúa detrás del esternón, por lo que medirlo requiere un tiempo considerable y mucha experiencia. La alternativa más precisa, la resonancia magnética cardíaca (imagen por resonancia magnética), es costosa y no está tan extendida. Un equipo del Mass General Brigham Heart and Vascular Institute se propuso automatizar esa medición.

La herramienta, DROID-RV, es un modelo de aprendizaje profundo, un tipo de IA especialmente eficaz para procesar imágenes. Sus autores la entrenaron con más de 380.000 clips de vídeo de ecocardiogramas procedentes de unos 17.000 pacientes atendidos en consultas de cardiología. Junto con colegas de la iniciativa Aprendizaje Automático para la Salud, del Broad Institute of MIT and Harvard, la enseñaron a aprender tanto a partir de descripciones escritas de la cavidad como de mediciones numéricas. Después la probaron con unos 9.100 pacientes de atención primaria de su propio sistema sanitario y con un conjunto independiente de 831 pacientes de un hospital de Hungría. Por último, relacionaron sus predicciones con los historiales clínicos de los pacientes, seguidos a lo largo del tiempo.

En cuanto a la medición, DROID-RV estimó el diámetro del ventrículo derecho con un margen de unos 3 milímetros de media, e identificó la capacidad de bombeo reducida con gran precisión, incluso con el conjunto de datos externo. Las predicciones también guardaban relación con enfermedades posteriores. Los pacientes que el modelo predijo con ventrículos derechos dilatados tenían el doble de probabilidades de morir en un plazo de cinco años que los pacientes previstos con un tamaño normal. Un tamaño mayor o una peor función se asociaron con insuficiencia cardíaca, fibrilación auricular (un latido irregular) y muerte. Esas relaciones se mantuvieron después de tener en cuenta la edad, el sexo, la altura, el peso y la función del ventrículo izquierdo, la principal cavidad de bombeo.

El resultado más llamativo, según los autores, es que las predicciones estaban a veces más estrechamente vinculadas a enfermedades futuras que las mediciones que el ecocardiografista había hecho en la misma exploración. La disfunción predicha seguía asociada a la muerte y a la fibrilación auricular incluso después de tener en cuenta esa evaluación. Los autores sugieren que el modelo podría basarse en partes del vídeo que no se miden de forma rutinaria. Se trata de asociaciones observadas en historiales clínicos; el estudio no demuestra que actuar según las predicciones cambie los resultados.

Para los ecocardiografistas, la ganancia más inmediata es la rapidez: la herramienta podría proporcionar mediciones preliminares y señalar las exploraciones anómalas que necesitan una revisión más detallada. También podría orientar a los pacientes hacia una resonancia magnética, más cara, cuando sea necesaria, algo especialmente importante donde escasean los equipos de resonancia o los especialistas que las interpretan, y en casos urgentes que requieren una evaluación inmediata. Los autores afirman que herramientas como DROID-RV podrían, con el tiempo, predecir también enfermedades cardiovasculares futuras, y que los modelos venideros podrían entrenarse directamente con los resultados clínicos. No indican ninguna fecha para nada de esto, y DROID-RV sigue siendo un resultado de investigación.