La primera declaración científica de la American Heart Association sobre inteligencia artificial (IA) subraya el valor de los nuevos conocimientos clínicos de la tecnología sobre los resultados de los pacientes con enfermedades cardiovasculares (ECV).
Resumen Un objetivo importante de la academia, la industria y las agencias gubernamentales globales es desarrollar y aplicar inteligencia artificial y otras herramientas analíticas avanzadas para transformar la prestación de atención médica. La American Heart Association apoya la creación de herramientas y servicios que promoverían la ciencia y la práctica de la medicina de precisión al permitir enfoques más precisos para la investigación, la prevención y la atención cardiovascular y de accidentes cerebrovasculares de individuos y poblaciones. Sin embargo, existen varios desafíos y se ha demostrado que pocas herramientas de inteligencia artificial mejoran la atención cardiovascular y de accidentes cerebrovasculares lo suficiente como para ser adoptadas ampliamente. Esta declaración científica describe el estado actual del arte sobre el uso de algoritmos de inteligencia artificial y ciencia de datos en el diagnóstico, clasificación y tratamiento de enfermedades cardiovasculares. También se propone avanzar en esta misión, centrándose en cómo las herramientas digitales y, en particular, la inteligencia artificial pueden proporcionar conocimientos clínicos y mecanicistas, abordar los sesgos en los estudios clínicos y facilitar la educación y la implementación de la ciencia para mejorar los resultados cardiovasculares y de accidentes cerebrovasculares. Por último, un objetivo clave de esta declaración científica es avanzar en el campo mediante la identificación de mejores prácticas, brechas y desafíos para las partes interesadas. |
Aspectos destacados de la declaración:
- La American Heart Association fomenta la investigación y el desarrollo de inteligencia artificial (IA) y otras herramientas y servicios relacionados que puedan respaldar y permitir enfoques más precisos para la investigación, prevención y atención cardiovascular y de accidentes cerebrovasculares.
- El mundo académico, la industria y los gobiernos de todo el mundo están invirtiendo recursos en el desarrollo de herramientas basadas en inteligencia artificial para transformar cómo y cuándo se brinda la atención médica.
- Si bien están comenzando a surgir investigaciones prometedoras en muchas áreas de la medicina cardiovascular, aún no se ha demostrado que las herramientas, los algoritmos y los sistemas de atención basados en IA mejoren la atención lo suficiente como para justificar su uso generalizado.
- Actualmente existen herramientas digitales de inteligencia artificial y aprendizaje automático que ayudan a mejorar la detección y ayudan a los investigadores a comprender mejor la salud óptima y a desarrollar tratamientos de precisión para afecciones de salud complejas. Sin embargo, existe una necesidad urgente de comprender mejor cuál es la mejor manera de implementar estas herramientas en la atención médica de manera que sean equitativas, generalizables, éticas y rentables.
- El comité redactor de la declaración analiza las diferentes aplicaciones de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático en la medicina cardiovascular, explorando las investigaciones actuales, los resultados, las lagunas, los desafíos y lo que puede ser necesario para un uso seguro y eficaz a gran escala.
- La inteligencia artificial (IA) puede transformar la medicina cardiovascular. Sin embargo, por ahora, quedan muchos desafíos por delante y se ha demostrado que pocas herramientas de inteligencia artificial mejoran la atención, según una nueva declaración científica de la Asociación Estadounidense del Corazón publicada enCirculation, la principal revista revisada por pares de la American Heart Association.
La nueva declaración científica, “Uso de la inteligencia artificial para mejorar los resultados en las enfermedades cardíacas”, llega en medio de una intensa atención a la IA como forma de mejorar la prevención, la detección, el diagnóstico y el tratamiento de las enfermedades cardiovasculares.
"Aquí presentamos lo último en tecnología, incluida la ciencia más reciente sobre usos específicos de la IA, desde imágenes y dispositivos portátiles hasta electrocardiografía y genética", dijo el presidente del comité de redacción de la declaración, Antonis Armoundas, Ph.D., investigador principal en el Centro de Investigación Cardiovascular del Hospital General de Massachusetts y profesor asociado de medicina en la Facultad de Medicina de Harvard, ambos en Boston. "Entre los objetivos de este manuscrito está identificar las mejores prácticas, así como las brechas y desafíos que pueden mejorar la aplicabilidad de las herramientas de IA en cada área".
La inteligencia artificial (IA) tiene el poder de analizar grandes cantidades de datos y hacer predicciones, generalmente para tareas estrechamente definidas, como proporcionar conocimientos clínicos y mecanicistas en estudios básicos, traslacionales y clínicos. El aprendizaje automático aprovecha modelos y algoritmos estadísticos y matemáticos para detectar patrones en grandes conjuntos de datos que pueden no ser evidentes para los observadores humanos que utilizan enfoques estándar. El aprendizaje profundo, un subcampo del aprendizaje automático, es la práctica de tomar conjuntos de datos muy complejos y combinarlos con etiquetas útiles, por ejemplo, en el reconocimiento e interpretación de imágenes.
El uso de estas tecnologías ha llevado al análisis de registros médicos electrónicos (EHR) para comprender diversos efectos del tratamiento, comparar la efectividad de pruebas e intervenciones y, más recientemente, construir modelos de predicción, clasificación y optimización para ayudar a informar las decisiones clínicas haciendo. Las aplicaciones de la IA en la atención cardiovascular incluyen imágenes cardíacas, electrocardiografía (o ECG, monitorización a pie de cama, tecnologías implantables y portátiles, genética y la interpretación de EHR).
Brechas y desafíos
Según el comunicado, las limitaciones en el uso de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático en todas las áreas de la medicina cardiovascular incluyen:
- Son fundamentales los protocolos que garanticen la obtención, selección y organización adecuadas de la información, así como su intercambio y privacidad. También es necesario abordar los posibles desafíos éticos y legales.
- Se necesita una mayor base de conocimiento científico. Los algoritmos actuales basados en IA carecen de investigaciones o estudios prospectivos que modelen los efectos de la IA para poder examinar de cerca su impacto potencial en el futuro. Existen necesidades urgentes de información recopilada prospectivamente, ensayos clínicos y desarrollo de flujos de trabajo automatizados para iniciar y mantener tareas específicas que puedan mejorar la eficiencia.
- La implementación de algoritmos de IA en la práctica puede verse limitada por la falta de plataformas estandarizadas en toda la industria de la atención médica para informar predicciones y escalar hallazgos en conjuntos de datos.
- Los autores también expresan la necesidad de desarrollar vías regulatorias para las tecnologías basadas en IA en los EE. UU. para garantizar la seguridad y la eficacia para mitigar los daños a medida que las tecnologías evolucionan rápidamente.
"Una validación clínica prospectiva sólida en poblaciones grandes y diversas que minimice diversas formas de sesgo es esencial para abordar las incertidumbres y generar confianza, lo que, a su vez, ayudará a aumentar la aceptación y adopción clínica", dijo Armoundas.
Inteligencia artificial (IA) según su aplicación en medicina cardiovascular
Los autores revisaron varias áreas del uso de la IA en la medicina cardiovascular, entre ellas:
Imágenes
Las imágenes son importantes para diagnosticar con precisión las enfermedades cardiovasculares y los accidentes cerebrovasculares. Las herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático buscan abordar las inconsistencias en la interpretación humana y aliviar a los expertos sobrecargados en el procesamiento de imágenes cardíacas y cerebrales. El uso de la IA y el aprendizaje automático para interpretar pruebas de imágenes de manera más amplia es un desafío porque a menudo no se encuentran disponibles conjuntos de datos de imágenes representativos; Además, es necesario validar en cada área de uso cómo estas tecnologías afectan los resultados clínicos.
Electrocardiografía
Entre los usos prometedores de la IA se encuentra la interpretación de la electrocardiografía, que mide la actividad eléctrica del corazón. La IA ha ayudado a automatizar la interpretación del ECG al identificar resultados sutiles que los expertos humanos podrían no ver y predecir cambios que sugieren anomalías que aún no son evidentes.
Tecnologías implantables y portátiles
Las tecnologías implantables y portátiles pueden interpretar la información de salud de forma casi continua, lo que puede ayudar a identificar más rápidamente la disminución de la función y/o la necesidad de monitorear la mejora o buscar métodos de intervención. En última instancia, estos dispositivos desbloquean un nivel de monitoreo remoto que podría desempeñar un papel más directo para facilitar una atención ambulatoria exitosa. En algunos casos, los dispositivos portátiles pueden ayudar a reducir las disparidades en la atención y ayudar a mejorar el bienestar. Aún no se han abordado formas de identificar qué pacientes y condiciones pueden ser mejores para la monitorización remota basada en inteligencia artificial y aprendizaje automático, y de desarrollar y validar protocolos de tratamiento para cada uno.
Los autores señalan que los dispositivos portátiles de consumo masivo, incluidos los relojes inteligentes y los rastreadores de actividad física que detectan la actividad física, la frecuencia cardíaca y otros parámetros fisiológicos, pueden incluir o no componentes aprobados por la FDA. La eficacia y precisión de los dispositivos portátiles varían según muchos factores, incluido el tipo de sensor(es) del dispositivo. En general, persisten brechas en cómo estandarizar el uso óptimo de estos dispositivos y cómo abordar la rentabilidad, la implementación, la ética, la privacidad, la seguridad, el acceso equitativo y más.
Genética
Si bien los algoritmos de IA han mejorado la capacidad de interpretar variantes y anomalías genéticas, el comité de redacción advierte contra el uso de estas herramientas para realizar clasificaciones definitivas.
"Ya existen numerosas aplicaciones en las que las herramientas digitales basadas en inteligencia artificial y aprendizaje automático pueden mejorar la detección, extraer información sobre qué factores mejoran la salud de un paciente individual y desarrollar tratamientos de precisión para afecciones de salud complejas", según Armoundas.
“Existe una necesidad urgente de desarrollar programas que aceleren la educación acerca de la ciencia detrás de las herramientas de aprendizaje automático/IA, acelerando así la adopción y creación de procesos automatizados manejables y rentables. Necesitamos más herramientas de medicina de precisión basadas en inteligencia artificial y aprendizaje automático para ayudar a abordar las necesidades centrales no cubiertas en medicina que posteriormente puedan probarse en ensayos clínicos sólidos”, dijo Armoundas. "Este proceso debe incorporar orgánicamente la necesidad de evitar sesgos y maximizar la generalización de los hallazgos para evitar perpetuar las desigualdades existentes en la atención médica".
Descargue la declaración completa en idioma inglés acá
Esta declaración científica fue preparada por el grupo de redacción de voluntarios en nombre del Instituto de Medicina Cardiovascular de Precisión de la Asociación Estadounidense del Corazón; el Consejo de Enfermería Cardiovascular y de Accidentes Cerebrovasculares; el Consejo sobre Enfermedades Cardiovasculares en los Jóvenes; el Consejo de Radiología e Intervención Cardiovascular; el Consejo de Hipertensión; el Consejo sobre el Riñón en Enfermedades Cardiovasculares; y el Consejo de Accidentes Cerebrovasculares. Las declaraciones científicas de la American Heart Association promueven una mayor conciencia sobre las enfermedades cardiovasculares y los accidentes cerebrovasculares y ayudan a facilitar decisiones informadas sobre el cuidado de la salud. Las declaraciones científicas describen lo que se sabe actualmente sobre un tema y qué áreas necesitan investigación adicional. Si bien las declaraciones científicas sirven de base para el desarrollo de directrices, no hacen recomendaciones de tratamiento. Las directrices de la American Heart Association proporcionan las recomendaciones oficiales de práctica clínica de la Asociación.
Los miembros del comité de redacción y coautores son el vicepresidente Sanjiv M. Narayan, MD, Ph.D., FAHA; Donna K. Arnett, Ph.D., FAHA; Kayte Spector-Bagdady, JD; Derrick A. Bennett, Ph.D.; Leo Antonio Celi, MD; Paul A. Friedman, MD; Michael H. Gollob, MD; Jennifer L. Hall, Ph.D.; Anne E. Kwitek, Ph.D., FAHA; Elle Lett, Ph.D.; Bijoy K. Menon, MD; Katherine A. Sheehan, Ph.D.; y Salah S. Al-Zaiti, Ph.D. Las divulgaciones de los autores están en el manuscrito.