Una aplicación para el Apple Watch diseñada por investigadores permite a los pacientes transmitir electrocardiogramas a un centro de procesamiento central, donde el análisis impulsado por inteligencia artificial puede detectar disfunción del ventrículo izquierdo con un prometedor grado de precisión.[1]
La tecnología se concibe como una forma fácil y económica de extender la monitorización funcional sistemática del ventrículo izquierdo, sin acudir a una consulta médica o solicitar estudios de imágenes potencialmente costosos, a un mucho mayor número de personas con trastornos de alto riesgo.
El enfoque podría ser especialmente útil, por ejemplo, en adultos mayores frágiles, pacientes con hipertensión o diabetes, pacientes bajo quimioterapia cardiotóxica, observó Zachi I. Attia, maestro en ingeniería eléctrica e informática, Ph. D., ingeniero de inteligencia artificial en la Mayo Clinic, en Rochester, Estados Unidos.
"Es una forma estupenda de mantener el seguimiento y hacer pruebas a los pacientes con más riesgo", dijo Attia a Medscape Noticias Médicas. "Podemos imaginarlos obteniendo un electrocardiograma (ECG) todos los días mediante el reloj, lo que nos permitirá monitorizarlos de forma mucho más eficiente".
El sistema de procesamiento de los trazados de una sola derivación del Apple Watch, conseguidos en ritmo sinusal, se había adaptado a partir de una red neuronal entrenada para buscar signos de disfunción del ventrículo izquierdo en electrocardiogramas más discernibles de 12 derivaciones.
La técnica basada en la aplicación, utilizada en 421 pacientes con ecocardiogramas recientes y clínicamente indicados para la comparación, permitió identificar a 13 de los 16 con fracciones de eyección menores o igual a 40%, para una precisión predictiva de casi 88% con base en la evaluación del área bajo la curva (AUC). Su sensibilidad y especificidad fueron ambas de 81%, aproximadamente.
La cohorte estaba formada por un subgrupo de 2.454 pacientes (más de la mitad de ellos mujeres) de 46 estados de Estados Unidos y 11 países que habían descargado la aplicación de transmisión de electrocardiograma y, a su vez, habían subido miles de trazos de una sola derivación para los investigadores de la Mayo Clinic durante cinco meses.
Se les invitó a participar en el estudio sobre todo porque ya estaban en el sistema de Mayo Clinic y poseían un Apple Watch con un sensor de electrocardiograma, dijo Attia, quien informó de los resultados el 1 de mayo en el Congreso de la Heart Rhythm Society (HRS) de 2022. El congreso se celebró virtualmente y en directo en San Francisco, Estados Unidos.
El poder predictivo del sistema "creo que supera algunos de los otros paradigmas de cribado de los que hemos oído hablar utilizando inteligencia artificial", observó el Dr. James Freeman, maestro en salud pública, quien no intervino en el estudio. "Eso es importante, porque lo que no podemos tener son herramientas que nos hagan realizar una tremenda cantidad de pruebas posteriores en las personas, y que generen mucha ansiedad".
"El siguiente paso sería analizar poblaciones muy enriquecidas y ver los resultados reales", compartió con Medscape Noticias Médicas el Dr. Freeman, de la Yale University School of Medicine, en Connecticut, Estados Unidos.
"Es muy prometedor e impresionante" que el sistema basado en la inteligencia artificial pueda detectar la disfunción ventrícular izquierda a partir de un electrocardiograma de una sola derivación, añadió el Dr. Adam C. Lee, de la University of California, en San Francisco, Estados Unidos, quien tampoco participó en el estudio. Pero aún hay que demostrar que puede mejorar los resultados de los pacientes sin aumentar la cantidad de pruebas. La técnica aún "debe examinarse en cuanto a sus efectos posteriores", agregó.
La precisión predictiva del sistema fue "muy similar a la que se obtendría de un electrocardiograma de 12 derivaciones realizado en la consulta”, dijo Attia. Pero "es importante señalar que se trata de un estudio preliminar de eficacia" para la técnica basada en la aplicación.
Todas las aplicaciones de cribado y monitorización basadas en inteligencia artificial que se investigan en su centro, independientemente de su poder predictivo, explicó, tienen como objetivo principal mejorar la atención al paciente "de una manera que no añada carga ni pruebas innecesarias".
De hecho, en un estudio prospectivo aleatorizado, una red neuronal similar aplicada previamente a los electrocardiogramas habituales de 12 derivaciones obtenidos en la práctica permitió a los médicos identificar alrededor de 30% más de casos de disfunción del ventrículo izquierdo que los detectados mediante la interpretación usual.[2] Y esto se logró sin requerir ecocardiogramas adicionales, observó Attia.
Los investigadores "desarrollaron con éxito una infraestructura para reclutar pacientes a distancia, transmitir los datos de forma segura y mantener el compromiso de los pacientes. Y los resultados fueron bastante impresionantes", comentó la Dra. Sana Al-Khatib, maestra en ciencias de la salud, como comentarista invitada tras la presentación formal del estudio por Attia.
Aun así, señaló, los resultados se basan en una pequeña proporción de un grupo selecto de pacientes a los que se invitó a participar por el mero hecho de poseer un Apple Watch equipado con electrocardiograma y que tenían datos analizables.
"Para mí, esto plantea dudas sobre la generalización de sus resultados. Será importante que estos resultados sean validados y reproducidos por otros grupos", afirmó la Dra. Al-Khatib, del Duke University Medical Center, en Durham, Estados Unidos.
"Si bien esta tecnología es innovadora y bastante prometedora, no está lista para aplicarse en la práctica clínica".
Pero al parecer fue lo suficientemente atractiva para los que participaron en el estudio. Uno de los objetivos principales del proceso de desarrollo era conseguir un sistema fácil de utilizar que fomentara un alto grado de compromiso por parte de los pacientes, indicó Attia.
La mayoría de los pacientes del estudio utilizaron la aplicación unas ocho veces, frecuencia que se correspondía con las notificaciones de servidor enviadas sin que se soliciten (notificaciones automáticas) cada dos semanas como recordatorio para comprobar su ritmo. Aunque los participantes podían ignorar o bloquear tales notificaciones, la mayoría no lo hizo y optó por seguir compartiendo sus electrocardiograma al centro de procesamiento.
Según Attia, no hay evidencia que respalde el cliché de que la habilidad y el entusiasmo por las aplicaciones basadas en los teléfonos inteligentes y la tecnología conexa están inversamente relacionados con la edad de la persona.
La media de edad fue de 53 años y "tuvimos pacientes de 22 a 92 años", observó. Sorprendentemente, "los pacientes de edades iguales o mayores a 60 años utilizaron la aplicación con más frecuencia que los más jóvenes". Posiblemente, conjeturó, las personas mayores eran más propensas a preocuparse por su salud y a aceptar positivamente a la aplicación como un dispositivo médico útil.
En la presentación del estudio se afirmaba que "Attia y otros miembros del personal de la Mayo Clinic inventaron el algoritmo de la fracción de eyección baja, y ellos y la Mayo Clinic podrían beneficiarse de su comercialización. Este estudio no recibió apoyo financiero ni técnico de Apple". Attia declaró tener opciones de compra de acciones de AliveCor, Eko Devices y Anumana, que posee la licencia del algoritmo evaluado en el estudio. El Dr. Lee declara poseer acciones de AtriCure y Abbott. El Dr. Freeman declaró haber recibido honorarios u honorarios por conferencias o consultas de parte de Medtronic, Biosense-Webster, Boston Scientific y Janssen Pharmaceuticals. La Dra. Al-Khatib declaró haber recibido becas de investigación de parte de Medtronic, Abbott y Boston Scientific.
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CRÉDITOS
Imagen principal: Dreamstime
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Citar este artículo: Aplicación experimental de electrocardiograma revela una fracción de eyección ventricular izquierda baja asintomática - Medscape - 5 de mayo de 2022.
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