Newswise — ROCHESTER, Minnesota — La insuficiencia cardíaca durante el embarazo es una afección peligrosa y, a menudo, no se detecta porque los síntomas comunes – dificultad para respirar, fatiga extrema y dificultad para respirar mientras está acostada – se confunden fácilmente con las molestias típicas del embarazo. Una investigación de última hora presentada en el Congreso de la Sociedad Europea de Cardiología sobre un estudio de Mayo Clinic mostró que un estetoscopio digital habilitado para inteligencia artificial (IA) ayudó a los médicos a identificar el doble de casos de insuficiencia cardíaca en comparación con el grupo de control que recibió atención obstétrica y exámenes de detección habituales. Todos los resultados del estudio están publicados en Nature Medicine.
El estudio se realizó en Nigeria, donde más mujeres sufren de insuficiencia cardíaca relacionada con el embarazo que en cualquier parte del mundo. Los resultados también indican que el cribado, incluido el estetoscopio digital habilitado para IA, tiene una probabilidad 12 veces mayor que el cribado tradicional de identificar la debilidad de la bomba cardíaca cuando se evalúa en un límite de fracción de eyección menos del 45%, que es el punto de corte de un tipo específico de insuficiencia cardíaca llamado miocardiopatía periparto.
"Reconocer este tipo de insuficiencia cardíaca temprano es importante para la salud y el bienestar de la madre", explica la Dra. Demilade Adedinsewo, cardióloga de Mayo Clinic e investigadora principal del estudio. "Los síntomas de la miocardiopatía periparto pueden empeorar progresivamente a medida que avanza el embarazo o, más comúnmente, después del parto, y pueden poner en peligro la vida de la madre si su corazón se debilita demasiado. Los medicamentos pueden ayudar cuando se identifica la afección, pero los casos graves pueden requerir cuidados intensivos, una bomba cardíaca mecánica u ocasionalmente un trasplante de corazón si los síntomas no se controlan con tratamiento médico."
El ensayo clínico aleatorizado, controlado y abierto incluyó a casi 1.200 participantes que fueron identificados con afecciones cardíacas a través de la atención obstétrica típica o de soluciones mejoradas con IA. Investigadores de Mayo Clinic desarrollaron previamente un algoritmo de electrocardiograma (ECG) de 12 derivaciones para identificar una bomba cardíaca débil, clínicamente conocida como fracción de eyección reducida. Una versión de este algoritmo ha sido mejorada por la Eko Health para su estetoscopio digital point-of-care, aprobado por la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA, por sus siglas en inglés) de los Estados Unidos, para detectar insuficiencia cardíaca con fracción de eyección reducida.
Investigadores han descubierto que los médicos que realizaron el cribado basado en IA con el estetoscopio digital y el ECG de 12 derivaciones detectaron una función cardíaca débil con alta precisión. Dentro de la cohorte del estudio, el estetoscopio digital ayudó a identificar el doble de casos de fracción de eyección por debajo del 50% y los médicos que lo usaron tenían 12 veces más probabilidades de identificar una fracción de eyección por debajo del 45% en comparación con los tratamientos habituales.
Las herramientas respaldadas por IA se evaluaron en tres niveles diferentes de fracción de eyección utilizados en el diagnóstico clínico. Menos del 45% es el punto de corte para el diagnóstico de miocardiopatía periparto. Menos del 40% indica insuficiencia cardíaca con fracción de eyección reducida y tiene evidencias sólidas a favor de medicamentos específicos para reducir los síntomas y el riesgo de muerte. Una fracción de eyección inferior al 35% indica una función de la bomba cardíaca severamente reducida, lo que requiere un seguimiento más intenso constantemente, incluidos tratamientos avanzados para la insuficiencia cardíaca y un desfibrilador implantable si la función de la bomba no se recupera. Pacientes del grupo de intervención realizaron un ecocardiograma en la entrada del estudio para confirmar las predicciones de la IA.
"Este estudio proporciona evidencia de que podemos detectar mejor la miocardiopatía periparto entre las mujeres en Nigeria. Sin embargo, hay más preguntas por responder", dice la Dra. Adedinsewo. "Nuestros próximos pasos serían evaluar la usabilidad y la adopción de esta herramienta por parte de los profesionales de la salud nigerianos (incluidos médicos y enfermeras) y, lo que es más importante, su impacto en la atención al paciente. La miocardiopatía periparto afecta aproximadamente a 1 de cada 2.000 mujeres en los Estados Unidos y hasta 1 de cada 700 mujeres afroamericanas. Evaluar esta herramienta permitirá probar aún más sus capacidades en poblaciones y entornos de atención médica variados.
Los fondos para este ensayo clínico incluyen los Centros de Salud Digital, Investigación en Salud con Participación Comunitaria en Mayo Clinic, el Construyendo Carreras Interdisciplinarias de Investigación en Salud de la Mujer (BIRCVH, por sus siglas en inglés) en Mayo Clinic, programa financiado por los Institutos Nacionales de Salud (NIH, por sus siglas en inglés) y el Centro para Ciencias Clínicas y Traslacionales en Mayo Clinic (CCATS, por sus siglas en inglés) financiado por el NIH.
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