Evaluación de una herramienta de inteligencia artificial para estimar la fracción de eyección del ventrículo izquierdo (LVEF) en ecocardiogramas
Este trabajo tiene como objetivo evaluar el desempeño de una nueva herramienta de inteligencia artificial (Exo AI) para calcular la fracción de eyección del ventrículo izquierdo (LVEF) en ecocardiogramas obtenidos mediante vistas apical y paraesternal de eje largo (PLAX). Se recopilaron de forma retrospectiva ecocardiogramas de 441 pacientes individuales (70 % hombres; edad: 67,3 ± 15,3 años; peso: 87,7 ± 25,4 kg; IMC: 29,5 ± 7,4) y se calculó la fracción de eyección para cada ecocardiograma utilizando el algoritmo Exo AI. Se comparó su desempeño con la fracción de eyección reportada en el informe clínico.
Los resultados fueron los siguientes:
- Error cuadrático medio (RMSE):
- 7,58 % en A2C (vista apical de dos cámaras),
- 7,45 % en A4C (vista apical de cuatro cámaras),
- 7,29 % en PLAX (vista paraesternal de eje largo).
- Coeficientes de correlación (Pearson):
- 0,79 en A2C,
- 0,75 en A4C,
- 0,89 en PLAX.
- Detección de valores bajos de fracción de eyección (EF < 50 %):
- Exactitud (accuracy) de 83 % en A2C,
- 80 % en A4C,
- 91 % en PLAX.
Nuestros resultados sugieren que Exo AI estima de manera efectiva la LVEF y es una herramienta eficaz para identificar valores anormales de fracción de eyección (EF < 50 %). Además, la vista PLAX permite estimar la fracción de eyección cuando no es factible obtener vistas apicales (por ejemplo, en unidades de cuidados intensivos donde no es posible mover al paciente para realizar un escaneo apical).