La inteligencia artificial acelera los escáneres cardíacos, ahorra tiempo y puede conducir a un mejor tratamiento de las enfermedades cardíacas

Los investigadores han desarrollado una forma de analizar imágenes de resonancia magnética cardíaca con la ayuda de inteligencia artificial, lo que podría ahorrarle al NHS tiempo y recursos valiosos, además de mejorar la atención al paciente.

Equipos de las Universidades de East Anglia (UEA), Sheffield y Leeds han creado un modelo informático inteligente que utiliza inteligencia artificial para examinar imágenes del corazón procedentes de resonancias magnéticas en una vista específica conocida como nivel de cuatro cámaras.

Su estudio, “Desarrollo y validación de la segmentación derivada de inteligencia artificial para imágenes por resonancia magnética de cine de cuatro cámaras”, se publicó en Laboratorio Europeo de Radiología Experimental.

El investigador principal, el Dr. Pankaj Garg, de la Facultad de Medicina de la Universidad de East Anglia en Norwich y cardiólogo consultor en Norfolk y el Hospital Universitario de Norwich, dirige un equipo de investigadores que han creado la innovadora y revolucionaria tecnología de resonancia magnética 4D. Esto allana el camino para un diagnóstico más rápido, no invasivo y más preciso de la insuficiencia cardíaca y otras enfermedades cardíacas.

“El modelo de IA determinó con precisión el tamaño y la función de las cámaras del corazón y mostró resultados similares a los obtenidos por los médicos manualmente, pero mucho más rápido”, dijo el Dr. Garg. “A diferencia del análisis de resonancia magnética manual estándar, que puede tardar hasta 45 minutos. o más, «Este nuevo modelo de IA tarda sólo unos segundos. Esta tecnología automatizada puede proporcionar evaluaciones rápidas y confiables de la salud del corazón, con el potencial de mejorar la atención al paciente».

El estudio observacional retrospectivo consta de datos de 814 pacientes de Sheffield Teaching Hospitals NHS Foundation Trust y Leeds Teaching Hospitals NHS Trust, que luego se utilizaron para entrenar el modelo de IA.

Para garantizar que los resultados del modelo fueran precisos, se utilizaron para la prueba exploraciones y datos de otros 101 pacientes de la Fundación NHS de los Hospitales Universitarios de Norfolk y Norwich.

Si bien otros estudios han analizado el uso de IA para interpretar exploraciones por resonancia magnética, el último modelo de IA se entrenó utilizando datos de múltiples hospitales y diferentes tipos de máquinas de exploración, además de realizar pruebas en una variedad de pacientes de un hospital diferente. Además, este modelo de IA proporciona un análisis completo de todo el corazón utilizando una vista que muestra las cuatro cámaras, mientras que la mayoría de los estudios anteriores se han centrado en una vista que sólo observa las dos cámaras principales del corazón.

El estudiante de doctorado Dr. Hosameddine Assadi de la Facultad de Medicina de la Universidad de East Anglia en Norwich dijo: “La automatización del proceso de evaluación de la función y estructura del corazón ahorrará tiempo y recursos y garantizará resultados consistentes para los médicos. Esta innovación podría conducir a diagnósticos más eficientes y mejores tratamientos. decisiones y, en última instancia, mejores «resultados para pacientes con enfermedades cardíacas. Además, el potencial de la IA para predecir la mortalidad basándose en mediciones cardíacas resalta su potencial para revolucionar la atención cardíaca y mejorar el pronóstico de los pacientes».

Los investigadores dicen que los estudios futuros deberían probar el modelo utilizando grupos más grandes de pacientes de diferentes hospitales, con diferentes tipos de máquinas de resonancia magnética e incluyendo otras enfermedades comunes que vemos en la práctica médica para ver si funciona bien en una gama más amplia de situaciones. mundo real.

Otra investigación reciente realizada por equipos de la Universidad de East Anglia, Leeds y Sheffield ha mejorado el uso de resonancias magnéticas cardíacas para pacientes femeninas, particularmente aquellas con enfermedad cardíaca temprana o límite, lo que significa que un 16,5% más de mujeres pueden recibir un diagnóstico.

La investigación fue una colaboración entre la Universidad de East Anglia, la Universidad de Leeds, la Universidad de Sheffield, el Centro Médico de la Universidad de Leiden, la Fundación NHS de los Hospitales Universitarios de Norfolk y Norwich, la Fundación NHS de los Hospitales Universitarios de Sheffield y la Fundación NHS de los Hospitales Universitarios de Leeds.