¿Es mejor la IA para evaluar la función cardíaca? Un estudio dice que sí
Expertos han querido contestar a la pregunta sobre quién puede evaluar y diagnosticar mejor la función cardíaca después de leer un ecocardiograma
EFE
La inteligencia artificial (IA) se ha demostrado superior en la evaluación y en el diagnóstico de la función cardíaca en comparación con las valoraciones de ecocardiogramas realizadas por técnicos de imagen, según una investigación en la que se evaluaron 3,495 pruebas.
Los resultados del ensayo clínico aleatorizado y ciego se publican en la revista Nature, en un artículo dirigido por expertos del centro Médico Cedars-Sinai, en Los Ángeles, quienes han querido contestar a la pregunta sobre quién puede evaluar y diagnosticar mejor la función cardíaca después de leer un ecocardiograma: ¿la IA o un ecografista?
En 2020, investigadores del Instituto Smidt Heart, englobado en el Cedars-Sinai, junto a la Universidad de Stanford, desarrollaron un modelo de IA para evaluar la función cardíaca, en concreto, la fracción de eyección del ventrículo izquierdo.
Esta es una medida clave utilizada en el diagnóstico de la función del corazón; su descripción también se publicó en su día en Nature.
Sobre la base de esos resultados, el estudio publicado este miércoles analiza si la IA es o no más precisa en la evaluación de las pruebas.
Según los resultados, los cardiólogos se mostraron más frecuentemente de acuerdo con la evaluación inicial de la IA e hicieron correcciones solo en el 16,8% de las valoraciones iniciales realizadas por esta tecnología.
Sin embargo, los cardiólogos corrigieron el 27,2% de las evaluaciones iniciales realizadas por los ecografistas, relata un comunicado del Cedars-Sinai.
Según la misma fuente, los médicos fueron incapaces de distinguir qué valoraciones habían sido realizadas por la IA y cuáles por los ecografistas, y la ayuda de la IA ahorró tiempo.
"Pedimos a nuestros cardiólogos que adivinaran si la interpretación preliminar había sido realizada por la IA o por un ecografista, y resultó que no podían notar la diferencia", apunta David Ouyang.
"Esto habla del sólido rendimiento del algoritmo de IA, así como de la perfecta integración en el software clínico. Creemos que todo esto son buenas señales para futuras investigaciones de ensayos con IA en este campo".
Su esperanza, dice, "es ahorrar tiempo a los clínicos y minimizar las partes más tediosas del flujo de trabajo de las imágenes cardíacas. No obstante, el cardiólogo sigue siendo el experto que decide en última instancia sobre los resultados del modelo de IA".
El trabajo, según Ouyang, ofrece "pruebas rigurosas de que la utilización de la IA de esta manera novedosa puede mejorar la calidad y la eficacia de las imágenes de ecocardiograma para muchos pacientes".
"Este ensayo clínico exitoso sienta un precedente magnífico de cómo se pueden descubrir y probar algoritmos clínicos novedosos de IA dentro de los sistemas de salud, aumentando la probabilidad de un despliegue sin problemas para mejorar la atención al paciente", concluye por su parte Sumeet Chugh.
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