Un estudio muestra la capacidad de los ECG de los relojes inteligentes para detectar con precisión la insuficiencia cardíaca

Un estudio muestra la capacidad de los ECG de los relojes inteligentes para detectar con precisión la insuficiencia cardíaca

Un estudio publicado en Nature Medicine informa sobre la capacidad de un ECG de reloj inteligente para detectar con precisión la insuficiencia cardíaca en entornos no clínicos. Los investigadores de Mayo Clinic aplicaron inteligencia artificial (IA) a los registros de ECG del Apple Watch para identificar a los pacientes con bombas cardíacas débiles. Los participantes en el estudio registraron los ECG de sus relojes inteligentes de forma remota cuando quisieron y dondequiera que estuvieran. A intervalos regulares, cargaron los electrocardiógrafos de forma automática y segura en sus registros médicos electrónicos a través de una aplicación para teléfonos inteligentes desarrollada por el Centro de Salud Digital de Mayo Clinic.

Actualmente diagnosticamos la disfunción ventricular (una bomba cardíaca débil) mediante un ecocardiograma, una tomografía computarizada o una resonancia magnética, pero estos métodos son costosos, requieren mucho tiempo y, a veces, son inaccesibles. La capacidad de diagnosticar de forma remota una bomba cardíaca débil mediante un ECG registrado por una persona que utiliza un dispositivo de consumo como un reloj inteligente permite la identificación oportuna de esta enfermedad potencialmente mortal a gran escala”.

Paul Friedman, MD, presidente de la división de medicina cardiovascular de Mayo Clinic, Rochester

El Dr. Friedman es el autor principal del estudio.

Es posible que las personas con un bombeo cardíaco débil no presenten ningún síntoma, pero esta forma común de enfermedad cardíaca afecta aproximadamente al 2% de la población y al 9% de las personas mayores de 60 años. Si el corazón no puede bombear suficiente sangre rica en oxígeno, se pueden desarrollar síntomas, como insuficiencia cardíaca, dificultad para respirar, taquicardia e hinchazón de las piernas. El diagnóstico temprano es importante porque una vez detectado, existen numerosas opciones de tratamiento para mejorar la calidad de vida y reducir el riesgo de insuficiencia cardíaca y muerte.

Los investigadores de Mayo interpretaron los ECG de una sola derivación del Apple Watch modificando un algoritmo anterior diseñado para ECG de 12 derivaciones que se ha demostrado que detecta un bombeo cardíaco débil. El algoritmo de fracción de eyección ventricular baja de 12 derivaciones tiene licencia de Anumana Inc., una empresa de tecnología sanitaria impulsada por IA y desarrollada conjuntamente por Inference y Mayo Clinic.

Si bien los datos son tempranos, el algoritmo de IA modificado que utiliza datos de ECG de una sola derivación tenía un área bajo la curva de 0,88 para detectar una bomba cardíaca débil. En comparación, esta medida de precisión es tan buena o ligeramente mejor que una prueba de diagnóstico médica en cinta rodante.

"Estos datos son alentadores porque muestran que las herramientas digitales permiten realizar pruebas de detección convenientes, asequibles y escalables para enfermedades importantes. La tecnología nos permite recopilar de forma remota información útil sobre el corazón de un paciente de una manera accesible que puede satisfacer las necesidades de las personas a nivel local", afirma Zachi Attia, Ph.D., científico principal de IA en el Departamento de Medicina Cardiovascular de Mayo Clinic. El Dr. Attia es el primer autor del estudio.

"Desarrollar la capacidad de ingerir datos de dispositivos electrónicos de consumo portátiles y proporcionar capacidades de análisis para prevenir enfermedades de forma remota o mejorar la salud, como se muestra en este estudio, puede revolucionar la atención médica. Soluciones como éstas no solo permiten predecir y prevenir problemas, sino que, en última instancia, ayudarán a reducir las disparidades en la salud y reducir la carga sobre los sistemas de atención médica y los médicos", dice el Dr. Bradley Leibovich, director médico del Centro de Salud Digital de Mayo Clinic y coautor del estudio.

Los 2.454 participantes del estudio eran pacientes de Mayo Clinic de Estados Unidos y 11 países. Descargaron una aplicación desarrollada por el Centro de Salud Digital de Mayo Clinic para cargar de forma segura sus ECG de Apple Watch en sus registros médicos electrónicos. Los participantes registraron más de 125.000 ECG de Apple Watch nuevos y anteriores en sus registros médicos electrónicos entre agosto de 2021 y febrero de 2022. Los médicos tuvieron acceso a todos los datos del ECG en un panel de inteligencia artificial integrado en el registro médico electrónico, incluido el día y la hora registrados.

Alrededor de 420 participantes se sometieron a un ecocardiograma (una prueba estándar que utiliza ondas sonoras para crear imágenes del corazón) dentro de los 30 días posteriores a la grabación de un ECG del Apple Watch en la aplicación. De estos, 16 pacientes tenían una fracción de eyección baja confirmada por ecocardiograma, lo que proporcionó una comparación de precisión.

Este estudio fue financiado por Mayo Clinic sin apoyo técnico ni financiero de Apple. El Dr. Attia y Friedman, junto con otros, son coinventores del algoritmo de fracción de eyección baja con licencia de Anumana y podrían beneficiarse de su comercialización.

Fuente:

Clínica Mayo

Referencia:

Attia, ZI, et al. (2022) Evaluación prospectiva de la detección de disfunción ventricular izquierda mediante relojes inteligentes. Naturopatía. doi.org/10.1038/s41591-022-02053-1.

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