Este sistema de inteligencia artificial promete detectar enfermedades cardíacas en tiempo real y sin intervención médica.
Investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) y del Centro Nacional de Investigaciones Cardiovasculares (CNIC) han desarrollado un sistema basado en inteligencia artificial (IA) que reconoce de forma automática enfermedades cardíacas en tiempo real, lo que ayudará a los cardiólogos en el diagnóstico y elaboración de tratamientos más personalizados y efectivos.
Según ha explicado la UPM en un comunicado, este sistema funciona a partir de imágenes de ecocardiografía y pretende contribuir en la reducción de la mortalidad por enfermedades cardiovasculares, que son en la actualidad la principal causa de muerte en el mundo.
El trabajo, publicado en Expert Systems with Applications, ha ideado un procedimiento novedoso para crear una gran base de datos a partir de diferentes fuentes de imágenes de ecocardiografía con diagnósticos cardíacos proporcionados por expertos.
A partir de métodos de aprendizaje profundo (‘deep learning’), el sistema propuesto puede estimar automáticamente, y en tiempo real, el estado cardíaco del paciente a partir de las secuencias de vídeo de ecocardiografía recogidas en la base de datos, sin necesidad de intervención por parte de profesionales.
Esta investigación está enmarcada en los proyectos ‘DigiHeart’ y ‘CardioAging’, desarrollados por la UPM de forma conjunta con el CNIC con el objetivo de implementar herramientas novedosas para la detección temprana de enfermedades cardiovasculares.
A través de ellos, se han creado y probado tecnologías que combinan redes neuronales y técnicas de descomposición modal para el análisis de imágenes médicas de ecocardiogramas y el reconocimiento en tiempo real de patologías cardíacas.
“Con la tasa creciente de pacientes cardíacos y, por tanto, de cantidad de datos para su análisis, hay mucha presión en el sector de la salud para desarrollar sistemas para el reconocimiento temprano y eficaz de enfermedades cardíacas. Este reconocimiento es costoso en tiempo, esfuerzo, y requiere recursos y conocimiento de expertos cardiólogos”, ha señalado el investigador postdoctoral Andrés Bell Navas, implicado en estos proyectos.
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Bell ha explicado que el equipo va a seguir trabajando en el desarrollo de métodos que aprovechen los últimos avances en IA para el diagnóstico y pronóstico de enfermedades cardíacas, con el fin de extraer patrones característicos de diversas patologías de este tipo. “De este modo, podremos conocer mejor estas enfermedades, predecir la evolución del estado cardíaco en un paciente y reconocer patologías de corazón de la forma más efectiva y en la fase más temprana posible”, ha destacado.
