Un electrocardiograma mejorado con IA en la detección rápida de COVID-19

La inteligencia artificial (IA) puede ofrecer una forma de determinar con precisión que una persona no está infectada con COVID-19. Un estudio retrospectivo internacional encuentra que la infección con SARS-CoV-2, el virus que causa COVID-19, crea cambios eléctricos sutiles en el corazón. Un electrocardiograma mejorado con IA puede detectar estos cambios y potencialmente usarse como una prueba de detección de COVID-19 rápida y confiable.

El electrocardiograma mejorado con IA pudo detectar la infección por COVID-19 en la prueba con un valor predictivo positivo (personas infectadas) del 37% y un valor predictivo negativo (personas no infectadas) del 91%. Cuando se agregaron sujetos de control normales adicionales para reflejar una prevalencia del 5% de COVID-19, similar a una población del mundo real, el valor predictivo negativo saltó al 99.2%. Los hallazgos se publican en Mayo Clinic Proceedings.

El COVID-19 tiene un período de incubación de 10 a 14 días, que es largo en comparación con otros virus comunes. Muchas personas no muestran síntomas de infección y, sin saberlo, podrían poner en riesgo a otras personas. Además, el tiempo de respuesta y los recursos clínicos necesarios para los métodos de prueba actuales son sustanciales y el acceso puede ser un problema.

«Si se valida de forma prospectiva con electrodos de teléfonos inteligentes, será aún más sencillo diagnosticar la infección por COVID, destacando lo que se podría hacer con colaboraciones internacionales», dice Paul Friedman, MD, presidente del Departamento de Medicina Cardiovascular de Mayo Clinic en Rochester. El Dr. Friedman es el autor principal del estudio.

La realización de una crisis de salud global reunió a las partes interesadas de todo el mundo para desarrollar una herramienta que pudiera abordar la necesidad de descartar de forma rápida, no invasiva y rentable la presencia de una infección aguda por COVID-19. El estudio, que incluyó datos de poblaciones racialmente diversas, se realizó a través de un consorcio global de voluntarios que abarca cuatro continentes y 14 países.

«Las lecciones de este grupo de trabajo global mostraron lo que es factible, y la necesidad empujó a los miembros de la industria y el mundo académico a asociarse para resolver las complejas preguntas de cómo recopilar y transferir datos de múltiples centros con sus propios sistemas de electrocardiograma, registros de salud electrónicos y variables. acceso a sus propios datos «, dice Suraj Kapa, electrofisiólogo cardíaco de Mayo Clinic quien afirma «las relaciones y los marcos de procesamiento de datos refinados a través de esta colaboración pueden respaldar el desarrollo y la validación de nuevos algoritmos en el futuro».

Los investigadores seleccionaron pacientes con datos de electrocardiograma aproximadamente en el momento en que se confirmó su diagnóstico de COVID-19 mediante una prueba genética para el virus SARS-Co-V-2. Estos datos se compararon con los datos de electrocardiogramas similares de pacientes que no estaban infectados con COVID-19.

Los investigadores utilizaron más de 26.000 de los electrocardiogramas para entrenar a la IA y casi 4.000 más para validar sus lecturas. Finalmente, la IA se probó en 7.870 electrocardiogramas no utilizados anteriormente. En cada uno de estos conjuntos, la prevalencia de COVID-19 fue de alrededor del 33%.

Para reflejar con precisión una población del mundo real, se agregaron más de 50,000 electrocardiogramas normales adicionales para alcanzar una tasa de prevalencia del 5% de COVID-19. Esto elevó el valor predictivo negativo de la IA del 91% al 99,2%.

Zachi Attia, Ph.D., ingeniero de Mayo Clinic en el Departamento de Medicina Cardiovascular, explica que la prevalencia es una variable en el cálculo de valores predictivos positivos y negativos. Específicamente, a medida que disminuye la prevalencia, aumenta el valor predictivo negativo. El Dr. Attia es el coautor del estudio con el Dr. Kapa.

«La precisión es uno de los mayores obstáculos para determinar el valor de cualquier prueba para COVID-19», dice el Dr. Attia. «No solo necesitamos conocer la sensibilidad y la especificidad de la prueba, sino también la prevalencia de la enfermedad. Agregar los datos extra del electrocardiograma de control fue fundamental para demostrar cómo una prevalencia variable de la enfermedad, como nos hemos encontrado con regiones que tienen tasas de enfermedad muy diferentes en las diferentes etapas de la pandemia, afectarían el rendimiento de la prueba», afirmó.

«Este estudio demuestra la presencia de una señal biológica en el electrocardiograma compatible con la infección por COVID-19, pero incluyó a muchos pacientes enfermos. Si bien es una señal esperanzadora, debemos probar esto de manera prospectiva en personas asintomáticas que usan electrodos basados ??en teléfonos inteligentes para confirmar que se puede utilizar prácticamente en la lucha contra la pandemia «, señala el Dr. Friedman agregando que «se están realizando estudios para abordar esa cuestión».

 

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