En un mundo cada vez más digitalizado, la medicina no se queda atrás. La tecnología abrió nuevas puertas para la atención médica, democratizando el acceso a herramientas como el ecógrafo. Pero surge una pregunta crucial: ¿podemos confiar en que las mediciones asistidas por inteligencia artificial facilitarán la toma de decisiones médicas y ahorrarán tiempo?
En 2022, tuve el privilegio de participar en un trabajo de campo para la UTN y el ISTM en colaboración con un licenciado y ocho cardiólogos. Realizamos el análisis comparativo entre métodos de medición de fracción de eyección cardíaca por ultrasonido, contrastando la técnica manual con la automática guiada por inteligencia artificial. Nuestro objetivo primordial consistió en contrastar los resultados de estas mediciones utilizando una muestra representativa de pacientes y, al mismo tiempo, validar la existencia de correlación entre las mediciones. También nos propusimos determinar cuál de las técnicas permitía llevar a cabo el estudio de manera más eficiente en términos de tiempo. Existen varias maneras de medir la fracción de eyección por ecocardiografía, pero una de las más aceptadas es el método Simpson biplano, que fue el que utilizamos para este análisis. En cuanto a la Inteligencia Artificial, es un programa informático que intenta imitar la inteligencia humana, puede aprender a realizar una acción a partir de un proceso de aprendizaje y puede reprogramarse a medida que va teniendo nuevas interacciones. En ultrasonido, puede predecir una medición a realizar por un profesional, intentando disminuir el tiempo de estudio y ganar precisión. Además, es pertinente destacar que la inteligencia artificial accesible en términos de costos y está disponible en una amplia variedad de sistemas actuales.
Durante la investigación, participaron 8 médicos cardiólogos, quienes llevaron a cabo un total de 53 ecocardiografías en pacientes de ambos sexos sin patologías cardíacas y con un peso inferior a 110 kg. Estas evaluaciones consistieron en comparar los métodos de medición de la fracción de eyección cardíaca, utilizando tanto el método manual como el automático. Cada médico cardiólogo utilizó diferentes modelos de ecógrafos de diferentes marcas para realizar las ecocardiografías manuales, y el mismo ultrasonido con inteligencia artificial incorporada para realizar la medición automática. Cabe aclarar que este algoritmo no solo realizaba la medición del contorno del ventrículo izquierdo en sístole y en diástole automáticamente, sino que también contaba con Orientación Automática que mostraba cómo posicionar el transductor para obtener la imagen necesaria, Valoración Automática que proporcionaba retroalimentación en tiempo real sobre la calidad de la imagen y Etiquetado Automático, ya que identificaba automáticamente las estructuras cardíacas. En los 53 casos se realizaron las mismas vistas siguiendo el mismo orden para obtener la medición de fracción de eyección por ecocardiografía transtorácica por Simpson biplano, ya que tanto los equipos manuales como el automático requerían que el operador obtuviera las mismas imágenes del corazón. Ordenamos los datos según variables para poder realizar el análisis:
1) Resultado de Fracción de Eyección Automática.
2) Resultado de Fracción de Eyección Manual.
Para evitar herir susceptibilidades y con la intención de resguardar las identidades, identificamos a los pacientes con números, a los médicos con letras y a los modelos de ecógrafos con números romanos. También se registró el Tiempo de adquisición, que fue cronometrado desde el momento en el que se colocó el transductor phased array en el tórax del paciente hasta que se obtuvo el resultado de la medición. Se registró el sexo en masculino y femenino, la edad en años, el peso en kilogramos, la altura en metros y el Índice de Masa Corporal, obtenido mediante el cálculo Peso / Altura x Altura.
Los datos obtenidos revelaron que la diferencia promedio entre las mediciones manuales y automáticas de la fracción de eyección cardíaca fue del 6% en valor absoluto por lo que se puede concluir que en la muestra evaluada ambos métodos presentan una correlación significativa.
Además, se evidenció que la inteligencia artificial aplicada a este proceso permite a los operadores realizar el estudio en aproximadamente un tercio del tiempo que se requiere con la medición manual, ya que el promedio para la medición automática fue de 40,09 segundos, mientras que, para la medición manual, se necesitaron 117,655 segundos en promedio.
Este hallazgo no solo tiene implicaciones en la eficiencia de la atención médica, sino que también resalta el potencial de la tecnología para mejorar la precisión de los diagnósticos cardíacos.
Agradecemos al Lic. Federico Guidoni su colaboración en el trabajo de campo.
Conozca más sobre la medición de fracción de eyección por inteligencia artificial con el ecógrafo Kosmos Torso, de Echonous.
