<\/strong>Los soplos card\u00edacos en los perros a menudo indican afecciones graves como la enfermedad de la v\u00e1lvula mitral mixomatosa (MMVD), que puede afectar la capacidad del coraz\u00f3n para regular el flujo sangu\u00edneo. Si no se controla, esta afecci\u00f3n puede provocar insuficiencia card\u00edaca congestiva, pero si se detecta a tiempo, se puede controlar de forma eficaz.<\/p>\n\n\n\n
Tradicionalmente, el diagn\u00f3stico y el seguimiento de la enfermedad de la v\u00e1lvula mitral requieren un ecocardiograma. Se trata de un procedimiento de ultrasonido complejo que normalmente solo se realiza en centros especializados. El proceso es costoso, requiere mucho tiempo y estresante para las mascotas y los due\u00f1os, lo que limita la accesibilidad.<\/p>\n\n\n\n
\u201cEl diagn\u00f3stico de la enfermedad de la v\u00e1lvula mitral actualmente se basa en una ecograf\u00eda del coraz\u00f3n (ecocardiograma), que a menudo realiza un cardi\u00f3logo en un centro de referencia. Esto es caro, especialmente para los propietarios que tienen preocupaciones econ\u00f3micas\u201d, dijo McDonald para ZME Science.<\/p>\n\n\n\n
El nuevo modelo de IA desarrollado por McDonald y sus colegas utiliza grabaciones de sonido de estetoscopios electr\u00f3nicos para detectar soplos card\u00edacos y estimar su gravedad. Este enfoque podr\u00eda integrarse en las pr\u00e1cticas veterinarias habituales, lo que significa que puede ampliar el acceso a la detecci\u00f3n de la enfermedad de la v\u00e1lvula mitral y permitir que los veterinarios detecten los primeros signos de la enfermedad antes de que progrese. McDonald, del Departamento de Ingenier\u00eda de Cambridge, explic\u00f3:<\/p>\n\n\n\n
\u201cEs fundamental comenzar a administrar medicamentos a los perros con enfermedad de la v\u00e1lvula mitral en el momento adecuado para poder retrasar la aparici\u00f3n de la insuficiencia card\u00edaca y prolongar la calidad de vida. Sin embargo, actualmente dependemos de la detecci\u00f3n y clasificaci\u00f3n mediante una ecograf\u00eda del coraz\u00f3n (ecocardiograma), que es costosa y requiere mucho tiempo. Nuestra tecnolog\u00eda podr\u00eda utilizarse en la pr\u00e1ctica general para identificar a los perros que m\u00e1s necesitan tratamiento\u201d.<\/p>\n\n\n\n IA, pr\u00f3ximamente en un centro veterinario cerca de ti \u201cLas grabaciones en humanos y perros mostraron una similitud notable, en gran parte debido a la estructura comparable de sus corazones. Sin embargo, hacer una grabaci\u00f3n de sonido card\u00edaco de buena calidad de un perro puede ser m\u00e1s desafiante que en un humano. Como era de esperar, los perros son mucho m\u00e1s propensos a inquietarse y gemir durante las grabaciones, lo que puede agregar ruido significativo a los datos\u201d, nos dijo el investigador en un correo electr\u00f3nico.<\/p>\n\n\n\n El modelo de IA funcion\u00f3 tan bien que los investigadores creen que eventualmente podr\u00eda igualar la precisi\u00f3n diagn\u00f3stica de los cardi\u00f3logos, mejorando la detecci\u00f3n de soplos en la pr\u00e1ctica general. Esto ser\u00eda especialmente valioso para los veterinarios, en particular los estudiantes y los reci\u00e9n graduados, que a menudo tienen dificultades para confiar en el diagn\u00f3stico basado en el estetoscopio.<\/p>\n\n\n\n \u201cLos estudios han demostrado que los veterinarios, en particular los estudiantes y los reci\u00e9n graduados, carecen de confianza al escuchar con un estetoscopio. Nuestro estudio mostr\u00f3 que nuestro algoritmo funcion\u00f3 favorablemente en la evaluaci\u00f3n de un cardi\u00f3logo experto, y estamos planeando una investigaci\u00f3n de seguimiento para compararlo directamente con la evaluaci\u00f3n de un veterinario general\u201d.<\/p>\n\n\n\n Una aplicaci\u00f3n de IA desafiante<\/strong><\/p>\n\n\n\n El MMVD, especialmente en sus primeras etapas, puede requerir monitoreo o medicaci\u00f3n. El objetivo es lograr que esta nueva herramienta de diagn\u00f3stico basada en IA identifique a los perros en etapas cr\u00edticas e inicie intervenciones tempranas. \u201cNuestra tecnolog\u00eda podr\u00eda usarse en la pr\u00e1ctica general para identificar a los perros que m\u00e1s necesitan tratamiento\u201d, dijo McDonald.<\/p>\n\n\n\n Sin embargo, la creaci\u00f3n de la herramienta implic\u00f3 desaf\u00edos log\u00edsticos. Recopilar datos de cientos de perros requiri\u00f3 una amplia colaboraci\u00f3n con veterinarios de varios centros. Los investigadores recopilaron miles de grabaciones de sonido y combinaron cuidadosamente cada grabaci\u00f3n con hallazgos ecocardiogr\u00e1ficos para proporcionar un conjunto de datos completo.<\/p>\n\n\n\n McDonald reconoci\u00f3: \u201cEl desaf\u00edo m\u00e1s importante fue el tiempo de nuestros colaboradores veterinarios. Recopilar y cargar miles de grabaciones de sonidos card\u00edacos es una tarea que requiere mucho tiempo y una planificaci\u00f3n y coordinaci\u00f3n cuidadosas. Tuvo que equilibrarse con sus compromisos cl\u00ednicos y docentes en curso\u201d.<\/p>\n\n\n\n Una vez que los datos estuvieron listos, el equipo aplic\u00f3 un enfoque de \u201caprendizaje por transferencia\u201d, adaptando un algoritmo inicialmente entrenado para detectar soplos card\u00edacos en humanos. Con ajustes adicionales, el algoritmo logr\u00f3 una alta precisi\u00f3n en los perros, calificando con precisi\u00f3n los soplos y coincidiendo con las evaluaciones de los cardi\u00f3logos en casi el 87,9 % de los casos.<\/p>\n\n\n\n Asistencia de IA \u201cMucha gente habla de la IA como una amenaza para los puestos de trabajo, pero yo la veo como una herramienta que me convertir\u00e1 en un mejor cardi\u00f3logo\u201d, dijo el coautor Novo Matos. \u201cNo podemos realizar exploraciones card\u00edacas a todos los perros de este pa\u00eds; simplemente no tenemos suficiente tiempo ni especialistas para examinar a todos los perros con un soplo. Pero herramientas como estas podr\u00edan ayudar a los veterinarios y a los due\u00f1os, para que podamos identificar r\u00e1pidamente a los perros que m\u00e1s necesitan tratamiento\u201d.<\/p>\n\n\n\n En los casos en que los soplos d\u00e9biles o las grabaciones ruidosas dificultan la detecci\u00f3n, el algoritmo puede marcar los resultados para que un especialista los revise m\u00e1s a fondo.<\/p>\n\n\n\n \u201cEn los casos en los que la detecci\u00f3n de soplos es complicada (por ejemplo, debido al ruido del perro o a un sonido d\u00e9bil), nuestro algoritmo puede generar una puntuaci\u00f3n de probabilidad para dar una indicaci\u00f3n de la confianza en su decisi\u00f3n. Cuando la confianza es inferior a un cierto umbral, podr\u00edamos recomendar que se haga una repetici\u00f3n de la grabaci\u00f3n o que se consulte a un experto veterinario\u201d.<\/p>\n\n\n\n \u00bfPuede esta t\u00e9cnica convertirse en algo com\u00fan? \u201cEstamos interesados \u200b\u200ben transferir nuestros algoritmos humanos y caninos a futuras aplicaciones tanto en otras especies como en otras enfermedades que producen ruidos. \u201cLa recopilaci\u00f3n de datos de una amplia variedad de especies y entornos cl\u00ednicos seguir\u00e1 mejorando la generalizaci\u00f3n de nuestros algoritmos\u201d.<\/p>\n\n\n\n El estudio fue publicado en el Journal of Veterinary Internal Medicine<\/a>.<\/p>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/einsteresante.com\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/image-85.png\")
<\/strong>El estudio involucr\u00f3 a m\u00e1s de 750 perros. Cada uno se someti\u00f3 a ex\u00e1menes f\u00edsicos exhaustivos y ecocardiogramas realizados por cardi\u00f3logos certificados. Para entrenar al modelo, los investigadores utilizaron grabaciones de estetoscopios electr\u00f3nicos que capturaron el audio de los latidos del coraz\u00f3n de los perros. Luego, estas grabaciones fueron analizadas por una red neuronal, ajustada para identificar y clasificar los soplos seg\u00fan una escala de calificaci\u00f3n que va desde \u201csuave\u201d a \u201cemocionante\u201d. Si bien es similar a los modelos de IA centrados en humanos, este enfoque requiri\u00f3 consideraciones adicionales.<\/p>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/einsteresante.com\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/image-86.png\")
<\/strong>Como suele ser el caso, el objetivo no es que la IA reemplace a los m\u00e9dicos, sino que complemente su capacidad y reduzca su carga de trabajo.<\/p>\n\n\n\n
<\/strong>Los investigadores conf\u00edan en que esta t\u00e9cnica se puede implementar en la pr\u00e1ctica de rutina, pero todav\u00eda hay mucho trabajo para garantizar que funcione correctamente. En la pr\u00e1ctica veterinaria, los falsos positivos pueden dar lugar a tratamientos innecesarios y costes adicionales para los due\u00f1os de mascotas. Sin embargo, los diagn\u00f3sticos err\u00f3neos pueden retrasar la atenci\u00f3n esencial, especialmente en los casos de MMVD en fase temprana. McDonald y su equipo prev\u00e9n utilizar umbrales adaptables que las pr\u00e1cticas puedan modificar en funci\u00f3n de sus poblaciones de pacientes y recursos. El equipo planea continuar con este proyecto, recopilando m\u00e1s datos y ampli\u00e1ndolos a m\u00e1s razas y entornos cl\u00ednicos.<\/p>\n\n\n\n