TECNOLOGÍA DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y ECG PUEDE RÁPIDAMENTE DESCARTAR INFECCIÓN POR COVID-19, DESCUBRE ESTUDIO DE MAYO CLINIC
El electrocardiograma mejorado por
inteligencia artificial fue capaz de detectar la infección por COVID-19 en la
prueba con un valor predictivo positivo (gente infectada) del 37% y un valor
predictivo negativo (gente no infectada) del 91%. Al añadir otros sujetos
normales de control para reflejar una prevalencia de la COVID-19 del 5 %, que es
similar a la población real del mundo, el valor predictivo negativo escaló al
99,2%. Los resultados se publicaron en Mayo Clinic Proceedings.
El período de incubación de la COVID-19
es de 10 a 14 días, lo cual se considera largo comparado con otros virus
frecuentes. Aunque muchas personas no muestran síntomas de la infección, sin
saberlo, pueden poner en peligro a otros. Además, el tiempo para obtener
resultados y los recursos clínicos necesarios para las pruebas actuales son
considerables, sin mencionar que el acceso a las mismas también puede ser un
problema.
«De validarse prospectivamente con
electrodos en un teléfono inteligente, el diagnóstico de la infección por COVID
será aún más sencillo y esto resalta lo que se podría hacer con colaboraciones
internacionales», comenta el Dr. Paul Friedman, director del Departamento de
Medicina Cardiovascular en Mayo Clinic de Rochester. El Dr. Friedman es el
autor experto del estudio.
Al tomar conciencia de la crisis mundial
de salud, las partes interesadas de todo el mundo se unieron para crear un
medio que satisficiera la necesidad de descartar de forma rápida, no invasiva y
costo-eficaz la presencia de una infección aguda por COVID-19. El estudio
incluyó datos poblacionales de distintas razas y se llevó a cabo a través de un
consorcio mundial de voluntarios que abarcó cuatro continentes y 14 países.
«Las lecciones de este grupo mundial de
trabajo mostraron lo que es factible, y la necesidad impulsó a los miembros de
la industria y la educación a colaborar para juntos resolver dudas complejas
respecto a cómo reunir y transferir los datos de varios centros con sistemas
propios de electrocardiograma, expedientes médicos electrónicos y acceso
variable a sus datos. Los esquemas para relacionarse y procesar datos que esta
colaboración perfeccionó sustentan el futuro desarrollo y validación de nuevos
algoritmos», señala el Dr. Suraj Kapa, electrofisiólogo cardíaco en Mayo
Clinic.
Los investigadores seleccionaron a
pacientes con datos electrocardiográficos obtenidos alrededor de la
confirmación del diagnóstico de COVID-19 mediante una prueba genética para el
virus SARS-Co-V-2. Estos datos se cotejaron con sujetos de control que tenían
datos electrocardiográficos similares y eran pacientes no infectados con la
COVID-19.
Los investigadores usaron más de 26.000
electrocardiogramas para entrenar a la inteligencia artificial y cerca de otros
4.000 para validar las lecturas. Por último, probaron la inteligencia
artificial en 7.870 electrocardiogramas que no se habían utilizado antes. En
cada uno de estos grupos, la prevalencia de la COVID-19 era de alrededor del 33%.
A fin de reflejar con exactitud la
población mundial, se añadieron más de 50.000 electrocardiogramas normales para
llegar a una tasa de prevalencia de la COVID-19 del 5%. Esto aumentó el valor
predictivo negativo de la inteligencia artificial desde el 91% hasta el 99,2%.
El Dr. Zachi Attia, ingeniero del
Departamento de Medicina Cardiovascular en Mayo Clinic, explica que la prevalencia
es una variable en el cálculo de los valores predictivos positivos y negativos;
específicamente, a medida que la prevalencia disminuye, el valor predictivo
negativo aumenta. El Dr. Attia y el Dr. Kapa son los primeros autores del
estudio.
«La exactitud es uno de los mayores
obstáculos para determinar el valor de cualquier prueba para la COVID-19. No
solamente hay que conocer la sensibilidad y la especificidad de la prueba, sino
también la prevalencia de la enfermedad. Por ello, fue fundamental añadir los
datos electrocardiográficos del grupo adicional de control para demostrar cómo
afectaría sobre el rendimiento de la prueba una prevalencia variable de la
enfermedad, como la observada en regiones con tasas ampliamente diferentes de
la afección en las distintas etapas de la pandemia», dice el Dr. Attia.
«El estudio demostró que en el
electrocardiograma hay una señal biológica que coincide con la infección de la
COVID-19, pero incluyó muchos pacientes enfermos. Pese a ser una señal
esperanzadora, es necesario probar esto de forma prospectiva en gente
asintomática, mediante electrodos basados en un teléfono inteligente, a fin de
confirmar la practicidad de su aplicación en la guerra contra la pandemia. Al
momento, están en curso estudios para resolver esta duda», anota el Dr.
Friedman.
Los investigadores de Mayo Clinic
concibieron y desarrollaron este estudio y el trabajo pudo llevarse a cabo
gracias, en parte, a una donación filantrópica de Lerer Family Charitable
Foundation Inc. (Fundación caritativa de la familia Lerer) y al apoyo
espontáneo de médicos y hospitales voluntarios de todo el mundo que
contribuyeron para combatir la pandemia de la COVID-19. GE Healthcare, Philips
y Epiphany Healthcare donaron el apoyo técnico para transferir los datos electrocardiográficos.
No hay comentarios:
Publicar un comentario