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On a routine heart ultrasound, echocardiographers have to pick out a chamber that is hard to see. The right ventricle, the part of the heart that pumps blood to the lungs, has a crescent shape and sits behind the breastbone, so measuring it takes significant time and expertise. The more precise alternative, cardiac MRI (magnetic resonance imaging), is expensive and not as widely available. A team at the Mass General Brigham Heart and Vascular Institute set out to automate that measurement.
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.
The tool, DROID-RV, is a deep learning model, a type of AI especially good at processing images. Its authors trained it on more than 380,000 echocardiogram video clips from about 17,000 patients seen in cardiology clinics. With colleagues from the Machine Learning for Health initiative at the Broad Institute of MIT and Harvard, they taught it to learn from both written descriptions of the chamber and numerical measurements. They then tested it on about 9,100 primary care patients from their own health system, and on an independent set of 831 patients from a hospital in Hungary. Finally, they linked its predictions to the patients' health records followed over time.
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.
On measurement, DROID-RV estimated right ventricular diameter to within about 3 millimeters on average, and it identified reduced pumping function with high accuracy, including on the outside data set. The predictions also tracked later illness. Patients predicted to have dilated right ventricles were twice as likely to die within five years as patients predicted to have normal size. Larger size or worse function was associated with heart failure, atrial fibrillation (an irregular heartbeat) and death. Those links held after accounting for age, sex, height, weight and left ventricular function, the main pumping chamber.
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.
The most striking result, the authors say, is that the predictions were sometimes more strongly tied to future disease than the measurements the echocardiographer had made on the same scan. Predicted dysfunction stayed linked to death and atrial fibrillation even after that assessment was taken into account. The authors suggest the model may draw on parts of the video that are not routinely measured. These are associations observed in patient records; the study does not show that acting on the predictions changes outcomes.
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.
For echocardiographers, the nearest gain is speed: the tool could provide preliminary measurements and flag abnormal exams that need a closer look. It could also point patients toward a costlier MRI when one is needed, which matters most where MRI machines or expert readers are scarce, and in acute cases that call for an immediate assessment. The authors say tools like DROID-RV could eventually also predict future cardiovascular disease, and that future models could be trained on outcomes directly. They give no date for any of this, and DROID-RV remains a research result.
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.