Dos avances en tecnología de la salud están en el centro de un estudio publicado en Nature Medicine (Attia, Z.I., Harmon, D.M., Dugan, J. et al. Nat Med (2022). https://doi.org/10.1038/s41591-022-02053-1): una aplicación y una infraestructura de back-end para permitir que los pacientes compartan de forma remota datos de Electocardiograma (ECG) de relojes inteligentes con sus médicos de una manera fácil y segura, y la modificación de un ECG artificial probado de 12 derivaciones.
Un algoritmo de inteligencia artificial aplicado a las grabaciones de ECG de Apple Watch identificó con éxito una bomba cardíaca débil en los pacientes.
Attia, Z.I., y colegas ( Nat Med (2022). https://doi.org/10.1038/s41591-022-02053-1) informan sobre la capacidad de un ECG del iwatch para detectar con precisión la insuficiencia cardíaca en entornos no clínicos. Los investigadores de Mayo Clinic aplicaron inteligencia artificial (IA) a las grabaciones de ECG del Apple Watch para identificar a los pacientes con un latido cardiaco débil. Los participantes en el estudio registraron los ECG de su reloj inteligente de forma remota cuando lo desearon, desde cualquier lugar. Periódicamente, subieron los ECG a sus registros médicos electrónicos de forma automática y segura a través de una aplicación para teléfonos inteligentes desarrollada por el Centro de Salud Digital de Mayo Clinic.
Actualmente, diagnosticamos la disfunción ventricular, un bombeo cardíaco débil, a través de un ecocardiograma, una tomografía computarizada o una resonancia magnética, pero estos son costosos, requieren mucho tiempo y, en ocasiones, son inaccesibles. La capacidad de diagnosticar un bombeo cardíaco débil de forma remota, desde registros de ECG de una persona utilizando un dispositivo de consumo, como un reloj inteligente, permite una identificación oportuna de esta enfermedad potencialmente mortal a escala masiva.
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Es posible que las personas con un bombeo cardíaco débil no presenten síntomas, pero esta forma común de enfermedad cardíaca afecta aproximadamente al 2 % de la población y al 9 % de las personas mayores de 60 años. Cuando el corazón no puede bombear suficiente sangre rica en oxígeno, pueden desarrollarse síntomas, que incluyen dificultad para respirar, frecuencia cardíaca acelerada e hinchazón en las piernas. El diagnóstico temprano es importante porque, una vez identificado, existen numerosos tratamientos para mejorar la calidad de vida y disminuir los riesgos de insuficiencia cardíaca y muerte.
Los investigadores de la Clínica Mayo interpretaron los ECG de una sola derivación del Apple Watch modificando un algoritmo anterior desarrollado para los ECG de 12 derivaciones que ha demostrado detectar un bombeo cardíaco débil. El algoritmo de 12 derivaciones para la fracción de eyección ventricular baja tiene licencia para Anumana Inc., una empresa de tecnología de la salud impulsada por IA, co-creada por nference 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 un bombeo cardíaco débil. En comparación, esta medida de precisión es tan buena o ligeramente mejor que una prueba de esfuerzo de diagnóstico en cinta rodante.
Estos datos son alentadores porque muestran que las herramientas digitales permiten la detección conveniente, económica y escalable de condiciones importantes. A través de la tecnología, podemos recopilar de forma remota información útil sobre el corazón de un paciente de una manera accesible que puede satisfacer las necesidades de las personas donde se encuentren.
Desarrollar la capacidad de tener/acumular datos de dispositivos electrónicos de consumo portátiles y proporcionar capacidades analíticas para prevenir enfermedades o mejorar la salud de forma remota de la manera demostrada por este estudio puede revolucionar la atención médica.
Soluciones como esta no solo permiten la predicción y prevención de problemas, sino que también eventualmente ayudan a disminuir las disparidades de salud y la carga sobre los sistemas de salud y los médicos.
Los 2454 participantes del estudio eran pacientes de Mayo Clinic de todo EE. UU. y 11 países. Descargaron una aplicación creada por el Centro de Salud Digital de Mayo Clinic para cargar de forma segura sus ECG de Apple Watch en sus registros de salud electrónicos. Los participantes registraron más de 125 000 ECG de Apple Watch anteriores y nuevos en sus registros de salud electrónicos entre agosto de 2021 y febrero de 2022.
Los médicos tuvieron acceso para ver todos los datos de ECG en un tablero de IA integrado en el registro de salud electrónico, incluido el día y la hora en que se realizó.
Aproximadamente 420 participantes se sometieron a un ecocardiograma, dentro de los 30 días posteriores al registro de un ECG de Apple Watch en la aplicación. De ellos, 16 pacientes tenían una fracción de eyección baja confirmada por el ecocardiograma, que proporcionó una comparación de precisión.
Los hallazgos sugieren el potencial de una herramienta que está ampliamente disponible para detectar insuficiencia cardíaca en personas fuera de un entorno clínico.
Ronald Palacios Castrillo,M.D.,PhD.