Los trazados de ECG de una sola derivación de un Apple Watch interpretados por un algoritmo de inteligencia artificial (IA) desarrollado en Mayo Clinic identificaron de manera efectiva a los pacientes con un bombeo cardíaco débil.

Los pacientes se inscribieron por correo electrónico en un estudio prospectivo descentralizado. Luego descargaron una aplicación que transfirió de forma segura los ECG del reloj en segundo plano. La participación en el estudio fue alta, lo que demuestra la posibilidad de desarrollar una herramienta escalable para detectar y monitorear a los pacientes cardíacos en busca de esta afección donde sea que estén.

El resumen del estudio se presentó como investigación de última hora en la conferencia de la Heart Rhythm Society el domingo 1 de mayo.

«La disfunción del ventrículo izquierdo, un bombeo cardíaco débil , afecta al 2 % al 3 % de las personas en todo el mundo y hasta al 9 % de las personas mayores de 60 años. Es posible que no presente síntomas o que se asocie con dificultad para respirar, hinchazón de las piernas o latidos cardíacos acelerados”, señaló Paul Friedman, presidente del Departamento de Medicina Cardiovascular de Mayo Clinic en Rochester.

«Lo que es importante es que una vez que sabemos que hay un latido cardiaco débil, existen muchos tratamientos disponibles para salvar vidas y prevenir los síntomas. Es absolutamente notable que la IA transforme la señal de ECG de un reloj de consumo en un detector de esta afección, que normalmente requeriría una prueba de imagen costosa y sofisticada, como un ecocardiograma, una tomografía computarizada o una resonancia magnética», dijo el especialista.

Un ECG estándar utiliza 12 electrodos colocados estratégicamente en el pecho, los brazos y las piernas de una persona para crear un trazado que se utiliza para evaluar las señales eléctricas del corazón. Para interpretar las señales de ECG generadas a partir de una sola derivación en un Apple Watch, los investigadores modificaron un algoritmo establecido de 12 derivaciones para la fracción de eyección ventricular baja, la bomba cardíaca débil, que tiene licencia para Anumana Inc., una empresa de tecnología de la salud.

Investigaciones anteriores de Clínica Mayo demostraron que el ECG de 12 derivaciones y el algoritmo de inteligencia artificial pueden identificar un latido cardiaco débil y que esta información es útil para los médicos en un consultorio. El algoritmo de ECG de 12 derivaciones recibió la designación de dispositivo innovador por parte de la Administración de Alimentos y Medicamentos en 2019 y la autorización de uso de emergencia para COVID-19 en 2020.

Para adaptar el algoritmo de 12 derivaciones para que funcione con una señal de reloj de una sola derivación, Itzhak Zachi Attia, Ph.D., el científico principal de inteligencia artificial en el Departamento de Medicina Cardiovascular de Mayo Clinic, creó una técnica de adaptación que tradujo las lecturas de una sola derivación. en señales comprensibles por el algoritmo.

Los participantes transmitieron de forma segura 125.610 ECG de 46 estados y 11 países durante el período de estudio de seis meses. El uso promedio de la aplicación fue de aproximadamente dos veces al mes. La participación general fue alta, ya que el 92 % usó la aplicación más de una vez. Cada paciente registró muchos ECG y los investigadores eligieron las lecturas más limpias.

«A aproximadamente 420 pacientes se les registró un ECG de reloj dentro de los 30 días posteriores a un ecocardiograma ordenado clínicamente o una ecografía del corazón, una prueba estándar para medir la fuerza del bombeo. Aprovechamos esos datos para ver si podíamos identificar un bombeo cardíaco débil con IA análisis del ECG del reloj. Si bien nuestros datos son preliminares, la prueba tuvo un área bajo la curva de 0,88, lo que significa que es tan buena o ligeramente mejor que una prueba médica en cinta rodante. El análisis de IA del ECG del reloj es una prueba poderosa para identificar un corazón débil», dijo el Dr. Attia.

Los investigadores trabajaron con el Centro de Salud Digital de Mayo Clinic para desarrollar la aplicación para teléfonos inteligentes que los participantes del estudio usaron para enviar ECG de una sola derivación desde su Apple Watch.

Un total de 2454 pacientes de Mayo Clinic con un iPhone, la aplicación de Mayo Clinic y un Apple Watch serie 4 o posterior participaron en el estudio. La aplicación envió de manera segura todos los ECG de vigilancia anteriores y otros adicionales a medida que los registraron los pacientes a una plataforma de datos segura de Mayo. Allí fueron analizados.

«La investigación en curso sobre IA en cardiología es parte del compromiso de Mayo de llevar una transformación digital a la atención médica. Los diagnósticos avanzados que alguna vez requerían viajar a una clínica se pueden realizar con precisión, como lo demuestra este estudio de ECG de Apple Watch, desde la muñeca de un paciente, ya sea que viva en Brasil o Baton Rouge. El acceso basado en aplicaciones a un centro médico puede ayudar a abordar las disparidades de salud al hacer que más personas puedan acceder a diagnósticos de alto nivel en tiempo real», señaló Bradley Leibovich, MD, director médico del Centro de Salud Digital de Mayo Clinic.

«Esta prueba es el primer paso, ya que demuestra que podemos obtener información médicamente útil de un reloj de una sola correa. Nuestros próximos pasos incluyen estudios prospectivos globales para probar esto prospectivamente en poblaciones más diversas y demostrar el beneficio médico. Esto es lo que significa la transformación de la medicina se parece a: diagnosticar enfermedades graves desde su sofá de manera económica», expresó el Dr. Friedman.