Diseñan una IA que detecta soplos cardíacos en perros con la misma precisión que un cardiólogo
Los investigadores han desarrollado un algoritmo de aprendizaje automático para detectar con precisión los soplos cardíacos en los perros
Un equipo de investigación de EE UU adaptó un algoritmo diseñado originalmente para humanos y descubrió que podía detectar y clasificar automáticamente los soplos cardíacos en perros, basándose en grabaciones de audio de estetoscopios digitales. En las pruebas, el algoritmo detectó soplos cardíacos con una sensibilidad del 90 %, una precisión similar a la de los cardiólogos expertos.
Los soplos cardíacos son un indicador clave de la enfermedad de la válvula mitral, la afección cardíaca más común en perros adultos. Aproximadamente uno de cada 30 perros vistos por un veterinario tiene un soplo cardíaco, aunque la prevalencia es mayor en perros de razas pequeñas y perros mayores.
Dado que la enfermedad de la válvula mitral y otras afecciones cardíacas son tan comunes en los perros, la detección temprana es crucial, ya que la medicación oportuna puede prolongar sus vidas. La tecnología desarrollada podría ofrecer una herramienta de detección asequible y eficaz para los veterinarios de atención primaria y mejorar la calidad de vida de los perros.
Los investigadores comenzaron con una base de datos de sonidos cardíacos de unos 1.000 pacientes humanos y desarrollaron un algoritmo de aprendizaje automático para replicar si un cardiólogo había detectado un soplo cardíaco. Luego adaptaron el algoritmo para que pudiera usarse con sonidos cardíacos de perros.
Los autores del estudio recopilaron datos de casi 800 perros que se sometieron a exámenes cardíacos de rutina en cuatro centros veterinarios especializados en el Reino Unido. Todos los perros fueron sometidos a un examen físico completo y una ecografía cardíaca (ecocardiograma) por parte de un cardiólogo para evaluar los soplos cardíacos e identificar enfermedades cardíacas, y se registraron los sonidos cardíacos utilizando un estetoscopio electrónico. Por un orden de magnitud, este es el conjunto de datos más grande de sonidos cardíacos de perros jamás creado.
Los investigadores ajustaron el algoritmo para que pudiera detectar y calificar los soplos cardíacos basándose en las grabaciones de audio y diferenciar entre los soplos asociados con una enfermedad leve y los que reflejaban una enfermedad cardíaca avanzada que requería tratamiento adicional.
El análisis del rendimiento del algoritmo reveló que coincidía con la evaluación del cardiólogo en más de la mitad de los casos y que, en el 90 % de los casos, se encontraba dentro de un mismo grado de la evaluación del cardiólogo. Los investigadores afirman que se trata de un resultado prometedor, ya que es habitual que haya una variabilidad significativa en la forma en que los distintos veterinarios califican los soplos cardíacos.