ROCHESTER, Minnesota: La inteligencia artificial puede ofrecer un manera de determinar con exactitud que una persona no está infectada con la COVID-19. Un estudio internacional y retrospectivo descubrió que la infección por SARS-CoV-2, el virus que causa la COVID-19, provoca sutiles cambios eléctricos en el corazón. Un electrocardiograma (ECG) mediado por inteligencia artificial detecta estos cambios y puede servir como una prueba rápida y confiable para descartar la infección por COVID-19.
El electrocardiograma mejorado por inteligencia artificial fue capaz de detectar la infección por COVID-19 en la prueba con un valor predictivo positivo (gente infectada) del 37 por ciento y un valor predictivo negativo (gente no infectada) del 91 por ciento. Al añadir otros sujetos normales de control para reflejar una prevalencia de la COVID-19 del 5 por ciento, que es similar a la población real del mundo, el valor predictivo negativo escaló al 99,2 por ciento. Los resultados se publicaron en Mayo Clinic Proceedings.
El período de incubación de la COVID-19 es de 10 a 14 días, lo cual se considera largo comparado con otros virus frecuentes. Aunque muchas personas no muestran síntomas de la infección, sin saberlo, pueden poner en peligro a otros. Además, el tiempo para obtener resultados y los recursos clínicos necesarios para las pruebas actuales son considerables, sin mencionar que el acceso a las mismas también puede ser un problema.
«De validarse prospectivamente con electrodos en un teléfono inteligente, el diagnóstico de la infección por COVID será aún más sencillo y esto resalta lo que se podría hacer con colaboraciones internacionales», comenta el Dr. Paul Friedman, director del Departamento de Medicina Cardiovascular en Mayo Clinic de Rochester. El Dr. Friedman es el autor experto del estudio.
Al tomar conciencia de la crisis mundial de salud, las partes interesadas de todo el mundo se unieron para crear un medio que satisficiera la necesidad de descartar de forma rápida, no invasiva y costo-eficaz la presencia de una infección aguda por COVID-19. El estudio incluyó datos poblacionales de distintas razas y se llevó a cabo a través de un consorcio mundial de voluntarios que abarcó cuatro continentes y 14 países.
«Las lecciones de este grupo mundial de trabajo mostraron lo que es factible, y la necesidad impulsó a los miembros de la industria y la educación a colaborar para juntos resolver dudas complejas respecto a cómo reunir y transferir los datos de varios centros con sistemas propios de electrocardiograma, expedientes médicos electrónicos y acceso variable a sus datos. Los esquemas para relacionarse y procesar datos que esta colaboración perfeccionó sustentan el futuro desarrollo y validación de nuevos algoritmos», señala el Dr. Suraj Kapa, electrofisiólogo cardíaco en Mayo Clinic.
Los investigadores seleccionaron a pacientes con datos electrocardiográficos obtenidos alrededor de la confirmación del diagnóstico de COVID-19 mediante una prueba genética para el virus SARS-Co-V-2. Estos datos se cotejaron con sujetos de control que tenían datos electrocardiográficos similares y eran pacientes no infectados con la COVID-19.
Los investigadores usaron más de 26 000 electrocardiogramas para entrenar a la inteligencia artificial y cerca de otros 4000 para validar las lecturas. Por último, probaron la inteligencia artificial en 7870 electrocardiogramas que no se habían utilizado antes. En cada uno de estos grupos, la prevalencia de la COVID-19 era de alrededor del 33 por ciento.
A fin de reflejar con exactitud la población mundial, se añadieron más de 50 000 electrocardiogramas normales para llegar a una tasa de prevalencia de la COVID-19 del 5 por ciento. Esto aumentó el valor predictivo negativo de la inteligencia artificial desde el 91 por ciento hasta el 99,2 por ciento.
El Dr. Zachi Attia, ingeniero del Departamento de Medicina Cardiovascular en Mayo Clinic, explica que la prevalencia es una variable en el cálculo de los valores predictivos positivos y negativos; específicamente, a medida que la prevalencia disminuye, el valor predictivo negativo aumenta. El Dr. Attia y el Dr. Kapa son los primeros autores del estudio.
«La exactitud es uno de los mayores obstáculos para determinar el valor de cualquier prueba para la COVID-19. No solamente hay que conocer la sensibilidad y la especificidad de la prueba, sino también la prevalencia de la enfermedad. Por ello, fue fundamental añadir los datos electrocardiográficos del grupo adicional de control para demostrar cómo afectaría sobre el rendimiento de la prueba una prevalencia variable de la enfermedad, como la observada en regiones con tasas ampliamente diferentes de la afección en las distintas etapas de la pandemia», dice el Dr. Attia.
«El estudio demostró que en el electrocardiograma hay una señal biológica que coincide con la infección de la COVID-19, pero incluyó muchos pacientes enfermos. Pese a ser una señal esperanzadora, es necesario probar esto de forma prospectiva en gente asintomática, mediante electrodos basados en un teléfono inteligente, a fin de confirmar la practicidad de su aplicación en la guerra contra la pandemia. Al momento, están en curso estudios para resolver esta duda», anota el Dr. Friedman.
Los investigadores de Mayo Clinic concibieron y desarrollaron este estudio y el trabajo pudo llevarse a cabo gracias, en parte, a una donación filantrópica de Lerer Family Charitable Foundation Inc. (Fundación caritativa de la familia Lerer) y al apoyo espontáneo de médicos y hospitales voluntarios de todo el mundo que contribuyeron para combatir la pandemia de la COVID-19. GE Healthcare, Philips y Epiphany Healthcare donaron el apoyo técnico para transferir los datos electrocardiográficos.
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