Un estudio nuevo revela predictores mediante IA de mortalidad por la COVID-19 relacionada con la enfermedad cardíaca

Una nueva investigación reveló información clave sobre el uso internacional variable del ultrasonido cardíaco en pacientes con COVID-19 y cómo las mediciones cardíacas derivadas de la inteligencia artificial (IA) pudieron predecir la mortalidad por COVID-19.

La plataforma de inteligencia artificial basada en la nube de Ultromics Limited (Oxford, Reino Unido) se aprovechó para revisar rápidamente los datos de 13 centros médicos en nueve países en un esfuerzo internacional, apoyado en asociación por la Sociedad Estadounidense de Ecocardiografía (ASE), MedStar Health y la Universidad de Chicago. En el estudio de las Sociedades de Ecocardiografía de la Alianza Mundial (WASE-COVID), los investigadores estudiaron el cruce entre la COVID-19 y las mediciones cardíacas entre 870 pacientes de 13 centros médicos en Asia, Europa, Estados Unidos y América Latina. En comparación con estudios anteriores que han identificado la enfermedad de las arterias coronarias, la hipertensión y la diabetes como comorbilidades cardiovasculares, el nuevo estudio validó esos hallazgos e identificó qué mediciones cardíacas y biomarcadores eran los mejores predictores de resultados adversos.

El estudio reveló que 10 de los 13 centros médicos realizaron exámenes cardíacos limitados como su práctica hospitalaria primaria de COVID, y solo tres de los 13 centros realizaron exámenes integrales. Los investigadores encontraron que las tasas de mortalidad hospitalaria variaban según la región, el 11% en Asia, el 19% en Europa, el 27% en América Latina y el 26% en los EUA, la tensión longitudinal del ventrículo izquierdo (LV LS), la tensión de la pared libre del ventrículo derecho (RV FWS), además de la edad de presentación, la deshidrogenasa láctica (LDH) y la enfermedad pulmonar previa se asociaron de forma independiente con la mortalidad, mientras que la fracción de eyección del ventrículo izquierdo (FEVI) no estaba. El estudio también encontró que la cuantificación totalmente automatizada de la FEVI y la LVLS utilizando IA minimizó la variabilidad, y los análisis del VI basados en IA, pero no manuales, fueron predictores significativos de mortalidad intrahospitalaria y de seguimiento.

“Nuestro estudio WASE original se propuso por primera vez ver el estado de los corazones normales sanos en todo el mundo. Nos llevó algunos años revisar manualmente todos esos datos”, dijo el Dr. Federico Asch, director de los Laboratorios Cardiovascular and Echo Core en el Instituto de Investigación en Salud MedStar. “Cuando comenzó la pandemia, sabíamos que la urgencia clínica de aprender tanto como fuera posible sobre la conexión cardiovascular con COVID-19 era increíblemente alta, y que teníamos que encontrar una mejor manera de revisar de manera segura y consistente toda esta información de manera oportuna”.

“Sabiendo que teníamos que actuar rápidamente para averiguar si había algo sobre la salud del corazón que pudiéramos asociar con los resultados de COVID-19, nos motivamos para asegurar un socio de la industria para ayudar a acelerar nuestro cronograma de análisis”, dijo el Dr. Roberto Lang, director del Laboratorio de Imágenes Cardíacas No Invasivas de la Universidad de Chicago. “Usar el software de Ultromics para anonimizar los ecocardiogramas, cargarlos en una plataforma en la nube y usar inteligencia artificial para analizar de manera rápida y precisa cada examen fue enormemente beneficioso para presentar este informe mientras el mundo aún lucha contra este virus”.

“La equidad en la salud global es un tema que COVID-19 ha destacado, y este estudio ayudó a demostrarlo aún más mientras se investiga el poder predictivo de los marcadores cardíacos”, dijo Ross Upton, director ejecutivo de Ultromics. “A medida que estudiamos la importancia de la participación cardíaca en la COVID, podemos utilizar estos hallazgos críticos para optimizar la atención cardíaca para los pacientes en el futuro”.

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Ultromics Limited