La empresa de salud digital Eko ha recibido 2,7 millones de dólares de los Institutos Nacionales de Salud de EE. UU. para desarrollar un algoritmo basado en inteligencia artificial (IA) que pueda detectar la hipertensión pulmonar y clasificar su gravedad.

El algoritmo analizará los datos de dos pruebas cardíacas comunes y no invasivas recogidas a través de los estetoscopios digitales inteligentes de Eko. El aprendizaje automático, un tipo de inteligencia artificial que aprende a predecir resultados mediante el análisis de grandes cantidades de datos, se utilizará para traducir los datos de estas pruebas cardíacas en predicciones significativas.

Eko espera que la nueva herramienta de identificación permita diagnosticar la hipertensión pulmonar antes y con mayor precisión, permitiendo a los pacientes un acceso más temprano a los tratamientos que salvan vidas en comparación con las herramientas de diagnóstico existentes.

Según los investigadores, este algoritmo de aprendizaje automático tiene el potencial de ser una tecnología médica de bajo coste, fácil de implementar y sostenible que ayude a los profesionales sanitarios a identificar la hipertensión pulmonar en más pacientes.

Los retrasos en el diagnóstico de la hipertensión pulmonar no son infrecuentes. Según Eko, en algunos casos pasan más de dos años desde el inicio de los síntomas hasta que se llega al diagnóstico. Estos retrasos pueden aumentar considerablemente el riesgo de resultados graves, como la discapacidad prematura y la insuficiencia cardíaca.

La hipertensión pulmonar suele diagnosticarse mediante pruebas de la función cardíaca, como la ecocardiografía y el cateterismo cardíaco derecho. Pero estos métodos son costosos y requieren un especialista del corazón. Además, el cateterismo cardíaco derecho es invasivo, ya que requiere la inserción de un catéter en la arteria pulmonar que suministra sangre del corazón a los pulmones.

El algoritmo de Eko analizará los datos de dos pruebas cardíacas no invasivas: el fonocardiograma y el electrocardiograma. El fonocardiograma detecta los sonidos y soplos del corazón, mientras que el electrocardiograma mide la actividad eléctrica del corazón.

Ambos tipos de datos pueden recogerse con el estetoscopio digital DUO ECG + de Eko, un estetoscopio inteligente con tecnología de electrocardiograma integrada. Los datos del estetoscopio inteligente se transmiten a la aplicación de Eko en un smartphone, una tableta o un ordenador, donde se analizan las señales.

La empresa se asociará con el Instituto Cardiovascular de Lifespan Health System para recopilar datos del mundo real con el estetoscopio, que se utilizarán para desarrollar un modelo de predicción de aprendizaje automático para la hipertensión pulmonar basado en estas dos pruebas cardíacas.

Según la dirección de Eko, la detección e intervención tempranas desempeñan un papel fundamental en la prevención de la progresión de las enfermedades cardíacas. Además, señala que su enfoque es hacer que las herramientas impulsadas por la inteligencia artificial sean rentables y fácilmente accesibles y que apoyen la toma de decisiones clínicas, de modo que millones de pacientes puedan obtener información a tiempo que podría extender sus vidas.

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