En el campo de la asistencia sanitaria cardiaca, nuestra continua colaboración con Abbott se erige como un faro de innovación. En el marco de esta colaboración, presentamos dos publicaciones fundamentales que subrayan el impacto transformador de la plataforma de inteligencia artificial (IA) de Idoven, Willem, en el dispositivo ICM Confirm RxTM de Abbott para la detección de arritmias.
En nuestro primer avance, publicado en el número de agosto de 2022 de la revista Cardiovascular Digital Health Journal, la integración de Willem con el dispositivo ICM de Abbott logró una impresionante precisión del 95,4% en la clasificación de arritmias, junto con una notable reducción del 98% en falsos positivos.
Sobre la base de este éxito, nuestro segundo artículo de colaboración, publicado recientemente en el Journal of Electrocardiology, tenía como objetivo mostrar la capacidad de la plataforma de IA de Idoven para ampliar el reconocimiento de arritmias ICM más allá de los cuatro patrones iniciales detectados por el dispositivo ICM de Abbott.
Nuestra investigación subraya la capacidad de la IA para reconocer con rapidez una amplia gama de patrones cardiacos, elevando las capacidades de diagnóstico más allá de los estándares convencionales. Al manejar eficazmente datos complejos, la IA permite intervenciones más rápidas y tratamientos personalizados, complementando nuestra experiencia para lograr una comprensión más completa de la salud cardiaca.
- Fabio Quarteri, cardiólogo del Ospedale S. Maria Nuova, Reggio Emilia.
¿Cuáles son los principales resultados de esta colaboración?
La investigación, liderada por Abbott, el Hospital de Reggio Emilia e Idoven y en colaboración con el Centro Nacional de Investigaciones Cardiovasculares (CNIC), el Centro Español de Red de Investigación Biomédica en Enfermedades Cardiovasculares (CIBERCV) y la Fundación Interhospitalaria para la Investigación Cardiovascular (FIC), ha demostrado que el uso de IA amplifica significativamente la detectabilidad de patrones cardiacos por parte de los Monitores Cardiacos Implantables (MCI), lo que conlleva una mejora sustancial en el diagnóstico de enfermedades cardiovasculares.
En general, este documento muestra que el uso de Willem para analizar los dispositivos ICM de Abbott permite:
- Detección ampliada de 4 a 25 patrones cardíacos.
- Alcanzó una precisión media del 88% en la clasificación de 25 patrones de ritmo cardíaco diferentes.
- Reducción significativa del tiempo de interpretación, de 11 minutos a 6 segundos.
¿Cómo se realizó el estudio?
Este análisis retrospectivo consistió en un examen exhaustivo de los datos de ECG de 20 pacientes a los que se equipó con el MCI Confirm Rx™ de Abbott. Los datos de ECG fueron registrados y analizados por la IA de Idoven, Willem™, y cardiólogos simultáneamente.
El proceso de integración se desarrolló del siguiente modo: en primer lugar, todas las grabaciones de ECG de MCI se cargaron en la base de datos en la nube de Abbott, Merlin.net. A continuación, las grabaciones se convirtieron a un formato digital y se transmitieron a la plataforma de IA basada en la nube Willem para su interpretación y procesamiento, lo que dio lugar a la generación de resultados e informes de clasificación de episodios cardíacos.
Tras el estudio, se determinó que entre diecinueve pacientes, los MCI registraron 2261 ECG subcutáneos (sECG) durante un seguimiento medio de 23 meses. Dentro de estos episodios registrados, la plataforma de IA de Idoven identificó y clasificó con éxito 7.882 eventos, atribuyéndolos a 25 patrones de ritmo cardíaco diferentes. La precisión global, teniendo en cuenta las contribuciones ponderadas de cada patrón, alcanzó el 88%.
En resumen, el estudio confirma que la plataforma de IA de Idoven, Willem, mejora el diagnóstico y la eficiencia de los cardiólogos en el procesamiento de los datos de ECG de los dispositivos ConfirmRx ICM de Abbott. Su capacidad para detectar diversos patrones de ritmo cardiaco, incluidos trastornos poco frecuentes, pone de relieve el potencial de la IA de Idoven para ayudar significativamente a los profesionales sanitarios, reduciendo su carga de trabajo, permitiendo diagnósticos más precisos y, en última instancia, optimizando los tratamientos de los pacientes.
Para conocer más a fondo este estudio, acceda al documento completo aquí: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0022073623001723
.jpg)
.png)
.png)
.png)
