El ultrasonido impulsado por IA mejora significativamente la detección de defectos cardíacos congénitos

El ultrasonido impulsado por IA mejora significativamente la detección de defectos cardíacos congénitos

Los médicos del Departamento de Obstetricia, Ginecología y Ciencias Reproductivas Raquel y Jaime Gilinski de Mount Sinai se han convertido en los primeros en la ciudad de Nueva York en implementar una herramienta de inteligencia artificial (IA) que mejora las ecografías a escala, lo que conduce a una detección más temprana y una mejor atención para los bebés y sus familias.

Los defectos cardíacos congénitos, o afecciones presentes al nacer que afectan la estructura del corazón, se encuentran entre las anomalías congénitas más comunes. Según los Institutos Nacionales de Salud, aproximadamente a 1 de cada 500 recién nacidos se les diagnosticará un defecto cardíaco congénito grave que requiere una intervención médica o quirúrgica urgente para sobrevivir.

Carnegie Imaging for Women, un centro avanzado de imágenes de obstetricia y ginecología, es el primer centro en la ciudad de Nueva York que utiliza una herramienta de software de inteligencia artificial aprobada por la Administración de Alimentos y Medicamentos de la compañía médica BrightHeart para hacer que las ecografías sean más precisas y eficientes. El centro, afiliado a Mount Sinai, tiene tres ubicaciones en Manhattan.

en uno actualObstetricia y ginecología.En un estudio dirigido por médicos de Mount Sinai West, los investigadores utilizaron tecnología de inteligencia artificial para mejorar sus tasas de detección de hallazgos ecográficos sospechosos de defectos cardíacos congénitos graves a más del 97 por ciento, reduciendo el tiempo de lectura en un 18 por ciento y mejorando las puntuaciones de confianza en un 19 por ciento.

El apoyo de la IA en el diagnóstico prenatal no solo ofrece una mejor detección, sino que también tiene el potencial de mejorar significativamente el flujo de trabajo y aumentar la eficiencia. Nosotros, como médicos, debemos utilizar las innovaciones y tecnologías disponibles para maximizar la calidad de la atención al paciente. Esta tecnología permite "nivelar" el campo del diagnóstico prenatal para permitir una revisión de nivel casi experto de los exámenes de ultrasonido fetal, particularmente en centros o ubicaciones geográficas sin expertos en corazón fetal".

Jennifer Lam-Rachlin, MD,Autor correspondiente,Profesor asistente de Obstetricia, Ginecología y Ciencias de la Reproducción en la Escuela de Medicina Icahn en Mount Sinai

Los investigadores examinaron un conjunto de datos de 200 ecografías fetales no identificadas entre las semanas 18 y 24 de embarazo realizadas en 11 centros médicos de dos países, incluidas 100 con al menos un hallazgo sospechoso. El objetivo del estudio fue evaluar la asociación entre el uso de software basado en IA y el rendimiento de lectura en la identificación de ecografías del segundo trimestre sospechosas de defectos cardíacos congénitos importantes. Siete obstetras-ginecólogos y siete especialistas en medicina materno-fetal (expertos en embarazos de alto riesgo) revisaron cada examen en orden aleatorio, con y sin asistencia de IA, y evaluaron la presencia o ausencia de cada hallazgo sospechoso de defectos cardíacos congénitos mediante puntuaciones de confianza.

La interpretación asistida por IA se asoció con una mejor detección de lesiones sospechosas de tener defectos cardíacos congénitos importantes. El estudio demostró la capacidad del software basado en IA para mejorar la detección de estos hallazgos sospechosos mediante ecografía prenatal, así como la seguridad general y la eficiencia del tiempo en la interpretación de estas exploraciones.

"Nuestro estudio debería iniciar y fomentar investigaciones futuras sobre la capacidad del software impulsado por IA para mejorar las tasas de detección una vez integrado en los flujos de trabajo clínicos para reducir la variabilidad y la disparidad en la detección de defectos cardíacos congénitos en todo el mundo", dijo el coautor Andrei Rebarber, MD, director de la División de Medicina Materno-Fetal de Mount Sinai West y profesor clínico de obstetricia, ginecología y ciencias reproductivas en la Escuela de Medicina Icahn de Mount Sinai. "El futuro del diagnóstico por imágenes prenatal es brillante cuando se utiliza software de inteligencia artificial para complementar la interpretación médica".

Fuentes: