Caracterizada por una musculatura cardíaca debilitada o dañada, la insuficiencia cardíaca provoca la acumulación progresivo de saldo en los pulmones, las piernas, los pies y otras partes del cuerpo del paciente. La afección es crónica e incurable y a menudo provoca arritmias o paro cardíaco repentino. Durante muchos siglos, las sangrías y las sanguijuelas fueron el tratamiento de sufragio, practicado famosamente por los barberos en Europa, durante una época en la que los médicos rara vez operaban a los pacientes.
En el siglo XXI, el tratamiento de la insuficiencia cardíaca se ha vuelto decididamente menos medieval: hoy en día, los pacientes se someten a una combinación de cambios saludables en el estilo de vida, prescripción de medicamentos y, en ocasiones, uso de marcapasos. Sin confiscación, la insuficiencia cardíaca sigue siendo una de las principales causas de morbilidad y mortalidad, lo que supone una carga sustancial para los sistemas de atención sanitaria de todo el mundo.
«Aproximadamente la fracción de las personas diagnosticadas con insuficiencia cardíaca morirán adentro de los cinco primaveras posteriores al dictamen», dice Teya Bergamaschi, estudiante de doctorado del MIT en el laboratorio de Nina T. y profesor Robert H. Rubin. Colin Stultz y coprimer autor de un nuevo artículo que presenta un maniquí de formación profundo para predecir la insuficiencia cardíaca. «Comprender cómo le irá a un paciente posteriormente de la hospitalización es efectivamente importante a la hora de asignar bienes finitos».
el papel, publicado en Lancet eClinical Medicina realizado por un equipo de investigadores del MIT, Mass Común Brigham y la Prerrogativa de Medicina de Harvard, comparte los resultados del ampliación y prueba de PULSE-HF, que significa «Predecir cambios en la función sistólica del ventrículo izquierdo a partir de ECG de pacientes con insuficiencia cardíaca». El esquema se llevó a parte en el laboratorio de Stultz, afiliado a la Clínica Abdul Latif Jameel del MIT para el formación maquinal en la salubridad. Desarrollado y probado retrospectivamente en tres cohortes diferentes de pacientes del Hospital Común de Massachusetts, el Hospital Brigham and Women’s y MIMIC-IV (un conjunto de datos adecuado públicamente), el maniquí de formación profundo predice con precisión los cambios en la fracción de eyección del ventrículo izquierdo (FEVI), que es el porcentaje de matanza que se bombea fuera del ventrículo izquierdo del corazón.
Un corazón humano sano bombea entre el 50 y el 70 por ciento de la matanza del ventrículo izquierdo con cada palpitación; cualquier cantidad inferior se considera un signo de un problema potencial. «El maniquí toma un (electrocardiograma) y genera una predicción de si habrá o no una fracción de eyección durante el próximo año que caiga por debajo del 40 por ciento», dice Tiffany Yau, estudiante de doctorado del MIT en el laboratorio de Stultz y incluso coautora principal del artículo PULSE-HF. «Ese es el subgrupo más moribundo de insuficiencia cardíaca».
Si PULSE-HF predice que es probable que la fracción de eyección de un paciente empeore adentro de un año, el médico puede priorizar al paciente para el seguimiento. Seguidamente, los pacientes de pequeño aventura pueden dominar el número de visitas al hospital y el tiempo dedicado a adherir 10 electrodos a su cuerpo para un ECG de 12 derivaciones. El maniquí incluso se puede implementar en entornos clínicos de bajos bienes, incluidos consultorios médicos en áreas rurales que normalmente no cuentan con un ecografista cardíaco para realizar ultrasonidos a diario.
«Lo que más distingue (PULSE-HF) de otros métodos de ECG para insuficiencia cardíaca es que, en extensión de detectar, realiza pronósticos», dice Yau. El artículo señala que, hasta la vencimiento, no existen otros métodos para predecir la futura disminución de la FEVI entre pacientes con insuficiencia cardíaca.
Durante el proceso de prueba y firmeza, los investigadores utilizaron una métrica conocida como «dominio bajo la curva característica operativa del receptor» (AUROC) para contar el rendimiento de PULSE-HF. AUROC se utiliza normalmente para contar la capacidad de un maniquí para discriminar entre clases en una escalera de 0 a 1, donde 0,5 es accidental y 1 es consumado. PULSE-HF logró AUROC que oscilaron entre 0,87 y 0,91 en las tres cohortes de pacientes.
En particular, los investigadores incluso construyeron una interpretación de PULSE-HF para ECG de una sola derivación, lo que significa que solo es necesario colocar un electrodo en el cuerpo. Si admisiblemente los ECG de 12 derivaciones generalmente se consideran superiores por ser más completos y precisos, el rendimiento de la interpretación de una sola derivación de PULSE-HF fue tan sólido como el de la interpretación de 12 derivaciones.
A pesar de la elegante simplicidad detrás de la idea de PULSE-HF, como la mayoría de las investigaciones clínicas de IA, oculta una ejecución laboriosa. “Se han necesario primaveras (para completar este esquema)”, recuerda Bergamaschi. «Ha pasado por muchas iteraciones».
Uno de los mayores desafíos del equipo fue compilar, procesar y extirpar los conjuntos de datos de ECG y ecocardiogramas. Si admisiblemente el maniquí tiene como objetivo pronosticar la fracción de eyección de un paciente, las etiquetas de los datos del entrenamiento no siempre estuvieron disponibles. Al igual que un estudiante aprende de un ejemplar de texto con una esencia de respuestas, el etiquetado es fundamental para ayudar a los modelos de formación maquinal a identificar correctamente patrones en los datos.
El texto noble y listado en forma de archivos TXT suele funcionar mejor al entrenar modelos. Pero los archivos de ecocardiograma generalmente vienen en forma de PDF, y cuando los PDF se convierten a archivos TXT, el texto (que se divide mediante saltos de recta y formato) se vuelve difícil de analizar para el maniquí. La naturaleza impredecible de los escenarios de la vida actual, como un paciente inquieto o una pista suelta, incluso estropeó los datos. «Hay muchos artefactos de señal que es necesario extirpar», afirma Bergamaschi. «Es una especie de cado de conejo sin fin».
Si admisiblemente Bergamaschi y Yau reconocen que métodos más complicados podrían ayudar a filtrar los datos para obtener mejores señales, la utilidad de estos enfoques tiene un término. “¿En qué momento te detienes?” pregunta Yau. «Hay que pensar en el caso de uso: ¿es más claro tener este maniquí que funcione con datos sutilmente confusos? Porque probablemente lo será».
Los investigadores anticipan que el sucesivo paso para PULSE-HF será probar el maniquí en un estudio prospectivo en pacientes reales, cuya futura fracción de eyección se desconoce.
A pesar de los desafíos inherentes a sobrellevar herramientas clínicas de IA como PULSE-HF a la meta, incluido el posible aventura de prolongar el doctorado un año más, los estudiantes sienten que los primaveras de arduo trabajo valieron la pena.
«Creo que las cosas son gratificantes en parte porque son desafiantes», dice Bergamaschi. “Un amigo me dijo: ‘Si crees que encontrarás tu disposición posteriormente de graduarte, si tu disposición es efectivamente una disposición, estará allí durante el año adicional que te lleve graduarte’. … La forma en que se nos mide como investigadores en el espacio (de ML y de salubridad) es diferente a la de otros investigadores en el espacio de ML. Todos en esta comunidad comprenden los desafíos únicos que existen aquí”.
«Hay demasiado sufrimiento en el mundo», dice Yau, quien se unió al laboratorio de Stultz posteriormente de que un evento de salubridad le hiciera darse cuenta de la importancia del formación maquinal en la atención médica. «Cualquier cosa que intente aliviar el sufrimiento es poco que consideraría un uso valioso de mi tiempo».