Evaluación de la fracción de eyección ventricular izquierda: inteligencia artificial comparada con ecocardiografía...

Área de la Ciencia:

• Cardiología
• Imágenes médicas
• Inteligencia artificial

Sus antecedentes:

• La resonancia magnética cardíaca (CMR) es el estándar de oro para evaluar la fracción de eyección ventricular izquierda (LVEF).
• El análisis ecocardiográfico basado en inteligencia artificial (IA) se utiliza cada vez más en la práctica clínica.

Objetivo del estudio:

• Comparar las mediciones de LVEF entre la ecocardiografía analizada por IA (ECHO) y la ecocardiografía evaluada por expertos, utilizando la CMR como estándar de referencia.
• Evaluar el rendimiento de diferentes métodos de análisis de IA (multi-loop vs. single-loop) en comparación con la interpretación de expertos y la CMR.

Principales métodos:

• Análisis retrospectivo de 118 pacientes con CMR y ECHO.
• Comparación del LVEF por CMR con el análisis de IA (multi-loop y one-loop) y el análisis de expertos de ECHO.
• Análisis estadístico que incluye la correlación de Pearson, Bland-Altman y Kappa de Cohen para el acuerdo y la categorización de subgrupos.

Principales resultados:

• El análisis de IA demostró una fuerte correlación con el CMR LVEF (R=0,87-0,89) y las evaluaciones de expertos (R=0,88-0,90).
• El análisis de IA de un solo bucle mostró una concordancia numérica más alta con el CMR LVEF (R = 0,89, κ = 0,75) que el análisis de IA de múltiples bucles o expertos.
• Los expertos mostraron un fuerte acuerdo entre los lectores (R=0,88, κ=0,77) y una buena correlación con la CMR (R=0,85-0,86).

Conclusiones:

• El análisis ecocardiográfico basado en IA proporciona evaluaciones de la EFV comparables a las de los expertos humanos cuando se valida con respecto a la RMC.
• La IA en ecocardiografía es una herramienta prometedora para la evaluación de LVEF, pero los hallazgos deben interpretarse con precaución.
• Se requiere una mayor validación y refinamiento de los algoritmos de IA para su adopción clínica generalizada.