Los cardiólogos entrenaron un gran modelo de IA para evaluar la estructura y función del corazón

Los expertos en inteligencia artificial de Cedars-Sinai y el Smidt Heart Institute crearon un conjunto de datos de más de 1 millón de ecocardiogramas (ultrasonidos en video del corazón) y sus correspondientes interpretaciones clínicas. Utilizando esta base de datos, desarrollaron EchoCLIP, un potente algoritmo de aprendizaje automático que puede "interpretar" imágenes de ecocardiograma y evaluar indicadores clave.

El diseño y la evaluación de EchoCLIP, descritos en un artículo publicado en Nature Medicine, sugiere que la interpretación del ecocardiograma de un paciente utilizando EchoCLIP proporciona evaluaciones clínicas a nivel de especialista, que incluyen evaluación de la función cardíaca, resultados de cirugías anteriores y dispositivos implantados, y también puede ayudar a los médicos a identificar pacientes que necesitan tratamiento.

El modelo básico EchoCLIP también puede identificar al mismo paciente en múltiples vídeos, exámenes y puntos temporales, y reconocer cambios clínicamente importantes en el corazón del paciente.

“Hasta donde sabemos, este es el modelo más grande entrenado en imágenes de ecocardiografía”, dijo el autor principal del estudio, David Ouyang, MD, miembro de la facultad de la División de Cardiología de el Smidt Heart Institute y el Departamento de Inteligencia Artificial en Medicina.

"Muchos modelos de IA anteriores para ecocardiogramas se entrenan con solo decenas de miles de ejemplos. Por el contrario, el rendimiento excepcionalmente alto de EchoCLIP en la interpretación de imágenes es el resultado de entrenar con casi diez veces más datos que los modelos existentes".

"Nuestros resultados muestran que grandes conjuntos de datos de interpretación e imágenes médicas revisados por pares pueden servir como base para entrenar modelos médicos básicos, que son una forma de inteligencia artificial generativa", añadió Ouyang.

Flujo de trabajo EchoCLIP. Fuente: Medicina de la Naturaleza (2024). DOI: 10.1038/s41591-024-02959-y

Observó que este modelo de referencia avanzado pronto podría ayudar a los cardiólogos a evaluar los ecocardiogramas generando estimaciones preliminares de las mediciones cardíacas, identificando cambios a lo largo del tiempo y enfermedades comunes.

El equipo de investigación creó un conjunto de datos de 1.032.975 vídeos de ecografía cardíaca e interpretaciones de expertos asociadas para desarrollar EchoCLIP. Los hallazgos clave del estudio incluyen:

• EchoCLIP ha demostrado un alto rendimiento en la evaluación de la función cardíaca a partir de imágenes cardíacas.
• El modelo básico fue capaz de identificar dispositivos intracardíacos implantados, como marcapasos y válvulas mitrales y aórticas implantadas, a partir de imágenes de ecocardiograma.
• EchoCLIP identificó con precisión pacientes únicos en todos los estudios, identificó cambios clínicamente importantes, como cirugía cardíaca previa, y permitió el desarrollo de interpretaciones preliminares de texto de imágenes de ecocardiograma.

"Los modelos de referencia son una de las áreas más nuevas de la IA generativa, pero la mayoría de los modelos no tienen suficientes datos médicos para ser útiles en la atención sanitaria", afirmó Christina M. Albert, MD, MPH, presidenta de la División de Cardiología del Instituto del Corazón Smidt.

Albert, que no participó en el estudio, añadió: "Este nuevo modelo de referencia integra la visión por computadora para la interpretación de imágenes de ecocardiograma con el procesamiento del lenguaje natural para mejorar las interpretaciones de los cardiólogos".