Predicción de enfermedad valvular cardíaca pediátrica analizando audio de auscultación cardíaca

En la carrera de medicina, durante el estudio de “cardiología”, uno tiene que aprender a auscultar con estetoscopio a un paciente e identificar los sonidos de un corazón sano y los de uno enfermo. Cuando las válvulas del corazón tienen algún problema o hay problemas en las paredes del corazón, el sonido de la sangre al pasar es diferente (tiene un “murmullo”).

Esto es un desafío para cualquier estudiante de medicina, pero también lo es para un entrenado cardiólogo, o un pediatra que tiene que identificar a qué paciente debe enviar a un cardiólogo especialista en pediatría. No siempre los sonidos son tan claros. Por suerte, ahora hay múltiples estudios por imagen que nos ayudan cuando hay dudas (Ej. ecocardiografía).

Investigadores Austríacos tuvieron una idea. ¿Y si entrenamos a un algoritmo para que aprenda a reconocer los patrones de un corazón sano y los de uno enfermo en pacientes pediátricos?

Link al estudio:

Este trabajo presenta la validación del algoritmo de los austríacos contra una base de datos del Johns Hopkins sobre ruidos cardíacos https://murmurlab.com (puedes pedir acceso a esta base de datos que el Johns Hopkins creó para entrenar a estudiantes)

La base de datos de Johns Hopkins contiene sonidos de auscultación cardíaca, sumado a los estudios que se le hicieron al paciente (ecocardiograma, electrocardiograma) y datos clínicos del paciente. O sea, es una base de datos donde uno puede obtener muchísima información sobre ruidos cardíacos de pacientes pediátricos y adultos. En este trabajo, únicamente se evalúan pacientes pediátricos.

Se evaluaron 603 casos (3180 sonidos cardíacos). 374 tenían un ecocardiograma anormal con murmullo anormal en la auscultación, y 229 eran normales.

El algoritmo pudo analizar el 89% de los casos (2823). Los que no pudo analizar, es porque el sonido no es bueno o la frecuencia cardíaca es muy rápida y no lo logra analizar.

Resultados
Sensibilidad 93% (IC 90 - 95%) - identifica al 93% de los que efectivamente tenían un problema
Especificidad 81% (IC 75 - 85%) - el 81% de las veces que dijo que tenía un problema acertó
Precisión de 88% (IC 85 - 91%)

Hoy los estetoscopios electrónicos cuestan unos 400 dólares, y éstos permiten grabar los sonidos del paciente en el celular y utilizar sistemas como el descrito en este estudio.

Este algoritmo fue patentado en la FDA
https://www.accessdata.fda.gov/scripts/cdrh/cfdocs/cfPMN/pmn.cfm?ID=K181988

Hay una app para el celular para descargar donde se puede subir el sonido de la auscultación cardíaca y te indica si es anormal y qué tipo de patología cardíaca predice.

https://emurmur.com

Esto es muy bueno para que pediatras identifiquen “mejor” a quién derivar a cardiólogo.

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