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Adquisición de ecocardiogramas por principiantes asistidos por inteligencia artificial

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La inteligencia artificial (IA) es uno de los campos de investigación más activos e interesantes en el análisis de imágenes médicas. Pero vamos todavía más allá: ¿Podría la IA ayudar adquirir las imágenes del ecocardiograma?

En este trabajo los autores comunican la primera experiencia con el uso de un nuevo algoritmo de deep learning (DL) entrenado con más de 5 millones de ejemplos del resultado del movimiento de la sonda ecográfica en la calidad de la imagen ecográfica. Este algoritmo funciona como una guía que indica en la pantalla del eco en tiempo real cómo y dónde hay que mover la sonda para sacar los planos correctos. Y el objetivo es valorar si este algoritmo funciona lo suficientemente bien como para que personas con un entrenamiento mínimo puedan sacar los planos básicos para hacer estudios de ecocardiograma sencillos.

El trabajo es un estudio prospectivo y multicéntrico realizado en dos hospitales académicos. Se invitó a participar a un grupo de 8 enfermeras que no habían realizado nunca ecocardiogramas a las que se les dio una formación mínima de una hora de teoría y 9 casos de práctica sobre modelos normales. Cada enfermera hizo un estudio sencillo de 10 planos de eco 2D con un ecógrafo equipado con el software de IA a 30 pacientes que tenían citado un ecocardiograma por motivos clínicos. Las imágenes obtenidas se compararon por expertos con las de los ecografistas que usaron el mismo equipo, pero sin soporte de IA. El objetivo primario del estudio fue valorar la utilidad de las imágenes obtenidas para analizar cuatro parámetros básicos: evaluación cualitativa del tamaño y la función del ventrículo izquierdo, tamaño del ventrículo derecho y la presencia de derrame pericárdico. También se planteó como objetivo secundario la capacidad de valorar otros seis parámetros ecocardiográficos que incluían la valoración cualitativa de la función del ventrículo derecho, la valoración de la estructura de las válvulas aórtica, mitral y tricúspide y el estudio tamaño de la cava inferior.

Finalmente, el equipo de enfermeras realizó los 240 estudios previstos con soporte de IA. Los estudios se consideraron de calidad diagnóstica para el tamaño, la función y el derrame pericárdico del ventrículo izquierdo en 237 de 240 casos (98,8%) y el tamaño del ventrículo derecho en 222 de 240 casos (92,5%). Los estudios mantuvieron su calidad diagnóstica en pacientes con índice de masa corporal elevada y en pacientes con ecocardiograma patológico. Tampoco hubo diferencias relevantes en casi todos los parámetros analizados con la excepción del tamaño de la cava inferior, que solo fue valorable para el equipo enfermera-IA en 135 estudios.

Los resultados del estudio sugieren que este algoritmo de IA permite que principiantes sin experiencia realicen de forma fiable estudios de ecocardiografía sencillos que permitan realizar evaluaciones básicas. Esta nueva aplicación permitiría extender el alcance del ecocardiograma a nuevas situaciones clínicas, sobre todo en contextos en los que la disponibilidad de recursos o de ecocardiografistas entrenados sea limitada.

.@josejgdnews: "Publicado un nuevo algoritmo de inteligencia artificial capaz de indicar en tiempo real los ajustes de posición de la sonda para obtener los planos ecocardiográficos correctos". #BlogSEC Tuitéalo

Comentario

Uno de los principales avances prácticos en imagen cardiaca es la disponibilidad de equipos portátiles que han convertido el eco en una técnica ampliamente disponible en la evaluación inicial de los pacientes. Esta aplicación del eco como “ecocardioscopia” o como “exploración extendida” ha demostrado ser muy útil en todo tipo de contextos.

Con este trabajo vamos todavía más allá. ¿Puede una persona que no tiene ni idea de eco hacer un estudio de ecocardioscopia si el equipo le va diciendo por dónde tiene que mover la sonda para sacar las imágenes? El resultado de este trabajo, que obviamente es un trabajo de prueba de concepto muy pequeñito y limitado sugiere que sí. Con hacer un pequeño entrenamiento de una hora de cómo funciona la aplicación y algunos casos de demostración puede ser suficiente. Obviamente estamos hablando simplemente de ser capaces de sacar las imágenes del eco y no de interpretarlas, que es otro cantar (aunque ya hay también publicaciones con programas de IA trabajando en eso). ¿Aplicaciones? Pues todas. De las 4 enfermeras que participaron en el estudio 4 eran enfermeras de la unidad de insuficiencia cardiaca del hospital. ¿Tendría utilidad que en la consulta de insuficiencia cardiaca fuera posible que alguien sacara de rutina las básicas imágenes del eco 2D, igual que saca la imagen del ECG, para que la valoración fuera más completa? La gama de aplicaciones es sencillamente infinita. ¿Veremos en el futuro equipos que no solo digan dónde poner la sonda sino que además nos den automáticamente los análisis y los resultados?

"Una nueva aplicación de inteligencia artificial permite realizar estudios básicos de ecocardioscopia a personas sin ninguna experiencia previa en eco", señala @josejgdnews. #BlogSEC Tuitéalo

Referencia

Utility of a deep-learning algorithm to guide novices to acquire echocardiograms for limited diagnostic use

  • Akhil Narang, Richard Bae, Ha Hong, Yngvil Thomas, Samuel Surette, Charles Cadieu, Ali Chaudhry, Randolph P. Martin, Patrick M. McCarthy, David S. Rubenson, Steven Goldstein, Stephen H. Little, Roberto M. Lang, Neil J.Weissman; James D. Thomas
  • JAMA Cardiol. Published online February 18, 2021. doi:10.1001/jamacardio.2021.0185. 

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