Las enfermedades cardíacas son más fáciles de tratar cuando se detectan a tiempo y según los signos o síntomas, se pueden identificar: enfermedades de las arterias coronarias, arritmias, defectos congénitos, enfermedades de las válvulas cardíacas o insuficiencia cardíaca, entre otras.
Pero, ¿qué pasa cuando los cambios en el corazón son difíciles de distinguir en un chequeo de rutina o en imágenes? Científicos del Smidt Heart Institute en Cedars-Sinai desarrollaron una herramienta de inteligencia artificial (IA) para identificar la miocardiopatía hipertrófica y la amiloidosis cardíaca, dos afecciones potencialmente mortales y que a menudo se pasan por alto, dejando a los pacientes esperando años por un diagnóstico.
Gracias a esta herramienta se pueden obtener patrones de enfermedades que no se ven a simple vista, y luego usar esos patrones para el diagnóstico correcto. Para ello se consideró a más de 23 mil pacientes y se entrenó un algoritmo de aprendizaje profundo con cientos de videos de ultrasonidos cardíacos, a fin de que identificara características asociadas a estas enfermedades como el grosor de las paredes del corazón y el tamaño de las cámaras.
Los resultados del estudio se publicaron en la revista JAMA Cardiology y los autores esperan que, junto con los avances en la investigación y la atención clínica, se tenga un impacto en la mejora del diagnóstico, el tratamiento y la vida de los pacientes.
