Un algoritmo puede ayudar a diagnosticar la hipertensión pulmonar cuando la ecocardiografía es incierta

Red neuronal

Un algoritmo basado en inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático puede ayudar a diagnosticar la hipertensión pulmonar, según un nuevo estudio.

Los resultados son especialmente importantes para las personas de las que se sospecha que padecen hipertensión pulmonar, pero cuya enfermedad sigue siendo incierta mediante ecocardiografía, un método de imagen no invasivo para examinar la estructura y la función del corazón. Estas personas, que pueden no padecer hipertensión pulmonar, a menudo son remitidas a otras evaluaciones que requieren pruebas invasivas.

La hipertensión pulmonar se caracteriza por el estrechamiento de las arterias pulmonares, los vasos sanguíneos que transportan la sangre a través de los pulmones, lo que provoca hipertensión y obliga al corazón a trabajar más.

El diagnóstico de la enfermedad puede requerir múltiples pruebas, entre ellas la ecocardiografía. Esta técnica calcula la presión arterial pulmonar evaluando la válvula tricúspide, que controla el flujo sanguíneo de la aurícula derecha del corazón al ventrículo derecho. La regurgitación tricuspídea se asocia con frecuencia a la hipertensión pulmonar, y se produce cuando la válvula no se cierra correctamente y la sangre fluye hacia atrás.

Cuando la presión arterial es elevada, el diagnóstico se confirma mediante una técnica invasiva denominada cateterismo cardíaco derecho, en la que se introduce un tubo flexible, un catéter, en el lado derecho del corazón y en las arterias pulmonares para medir la presión arterial pulmonar.

Las personas con resultados normales en la ecocardiografía no suelen necesitar más evaluaciones. Sin embargo, los investigadores señalaron que en más de un tercio de los pacientes con hipertensión pulmonar no es posible determinar la presión arterial pulmonar mediante ecocardiografía, por lo que es necesario realizar una cateterismo cardíaco derecho.

Los investigadores de la Clínica Mayo desarrollaron un algoritmo predictivo basado en IA y aprendizaje automático que utiliza datos obtenidos mediante ecocardiografía. Para desarrollar el algoritmo, analizaron los datos de 7853 pacientes.

El modelo final tenía 19 características, entre ellas la edad, el sexo, el índice de masa corporal, la presión arterial pulmonar estimada, el funcionamiento de la válvula tricúspide y la frecuencia cardíaca de los pacientes.

Los resultados mostraron que el modelo tenía una alta discriminación para la detección de la hipertensión pulmonar, con una precisión del 82% y una sensibilidad del 88%.

Además, el valor predictivo positivo del modelo fue del 89%, que se refiere al porcentaje de pacientes que realmente tienen la enfermedad tras un cribado positivo. El valor predictivo negativo fue del 54%, lo que significa que el 54% de los casos realmente no la padecían tras una prueba negativa.

Las cinco características principales que respaldaron el rendimiento del modelo fueron la presión auricular derecha estimada, la fibrilación o aleteo auricular (un latido irregular o rápido de las aurículas del corazón), la impresión del funcionamiento normal del ventrículo derecho, el índice de masa corporal y la frecuencia cardíaca.

El equipo llegó a la conclusión de que una evaluación de la IA de los datos ecocardiográficos parece prometedora para estimar la presencia de hipertensión pulmonar incluso cuando no puede medirse la velocidad de regurgitación tricuspídea. Sin embargo, señalaron que se necesitan estudios de validación más amplios.

Asimismo, los hallazgos del estudio demuestran que la aplicación del aprendizaje automático al ecocardiograma transtorácico permite detectar la hipertensión pulmonar y podría utilizarse para identificar a los pacientes con baja probabilidad de padecerla.

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