Guía de electrocardiograma habilitada por inteligencia artificial para el tiempo de reemplazo de la válvula pulmonar...

Área de la Ciencia:

• Cardiología
• Inteligencia Artificial Médica
• Enfermedad cardíaca congénita

Sus antecedentes:

• Determinar el momento óptimo para el reemplazo de válvula pulmonar (PVR) en pacientes con tetralogía reparada de Fallot (rTOF) es un desafío clínico.
• El electrocardiograma habilitado por inteligencia artificial (AI-ECG) se explora como una herramienta novedosa para ayudar en la toma de decisiones para el tiempo de PVR.

Objetivo del estudio:

• Investigar la capacidad predictiva del AI-ECG previo a la RVP para la supervivencia posterior a la RVP en pacientes con FTOR.
• Evaluar si el AI-ECG puede identificar subgrupos de pacientes con rTOF que se benefician de la PVR.

Principales métodos:

• Análisis retrospectivo de pacientes con rTOF que se sometieron a PVR en el Hospital Infantil de Boston y el Hospital General de Toronto, con datos de AI-ECG previos al PVR.
• Se utilizó el emparejamiento de la puntuación de propensión para comparar pacientes con PVR con pacientes sin PVR.
• Los pacientes fueron estratificados en grupos de bajo, intermedio y alto riesgo basados en las probabilidades de mortalidad pre-PVR AI-ECG.

Principales resultados:

• Pre-PVR AI-ECG predijo con precisión la mortalidad post-PVR (índice c 0,77), superando a un modelo basado en imágenes (índice c 0,70) y mejorando el rendimiento del modelo combinado (índice c 0,84).
• Los pacientes de alto riesgo identificados por el AI-ECG presentaron un aumento significativo de la mortalidad a los 15 años (83% de supervivencia) en comparación con los grupos de bajo y medio riesgo (97-98% de supervivencia).
• El reemplazo de válvula pulmonar se asoció con un aumento de la supervivencia en general y específicamente en los grupos de riesgo intermedio y alto, pero no en el grupo de bajo riesgo.

Conclusiones:

• El AI-ECG es una herramienta valiosa para predecir la supervivencia post-PVR en pacientes con FTOR.
• Se observó un beneficio en la supervivencia de PVR en pacientes con rTOF de riesgo intermedio y alto, según lo identificado por el AI-ECG.
• El AI-ECG puede servir como un biomarcador complementario para la obtención de imágenes para optimizar el tiempo de PVR en rTOF.