Cómo los estetoscopios con IA podrían ayudar a los médicos a diagnosticar mejor las enfermedades

Cuando alguien abre la puerta y entra en una habitación de hospital, llevar un estetoscopio es una clara señal de que es médico. Este dispositivo médico existe desde hace más de 200 años y sigue siendo un elemento básico en la clínica a pesar de los importantes avances en diagnósticos y tecnologías médicas.

El estetoscopio es un instrumento médico que se utiliza para escuchar y amplificar los sonidos internos producidos por el cuerpo. Los médicos aún utilizan los sonidos que escuchan a través de los estetoscopios como indicadores iniciales de enfermedades cardíacas o pulmonares. Por ejemplo, un soplo cardiaco o un crepitar pulmonar suelen indicar la presencia de un problema. Aunque se han producido avances significativos en las tecnologías de imagen y monitorización, el estetoscopio sigue siendo una herramienta rápida, accesible y rentable para evaluar la salud del paciente.

Si bien los estetoscopios siguen siendo útiles hoy en día, los síntomas audibles de la enfermedad suelen aparecer solo en etapas posteriores. En ese momento, es menos probable que los tratamientos funcionen y los resultados suelen ser desfavorables. Esto es especialmente cierto en el caso de las enfermedades cardiacas, donde los cambios en los ruidos cardiacos no siempre están claramente definidos y pueden ser difíciles de escuchar.

Somos científicos e ingenieros que exploramos maneras de utilizar los sonidos cardiacos para detectar enfermedades de forma más temprana y precisa. Nuestra investigación sugiere que la combinación de estetoscopios con inteligencia artificial podría ayudar a los médicos a depender menos del oído humano para diagnosticar enfermedades cardiacas, lo que se traduce en tratamientos más oportunos y eficaces.

Historia del estetoscopio

La invención del estetoscopio se atribuye ampliamente al médico francés del siglo XIX, René Théophile Hyacinthe Laënnec. Antes del estetoscopio, los médicos solían colocar el oído directamente sobre el pecho del paciente para escuchar anomalías en la respiración y los ruidos cardíacos.

En 1816, una niña con síntomas de enfermedad cardíaca consultó a Laënnec. Sin embargo, colocar el oído de Laënnec sobre su pecho se consideraba socialmente inapropiado. Inspirado por los niños que transmitían sonidos a través de un palo largo de madera, enrolló una hoja de papel para escuchar su corazón. Le sorprendió la repentina claridad de los ruidos cardíacos, y así nació el primer estetoscopio.

Durante las dos décadas siguientes, los investigadores modificaron la forma de este estetoscopio primitivo para mejorar su comodidad, portabilidad y transmisión del sonido. Esto incluye la adición de una membrana delgada y plana llamada diafragma que vibra y amplifica el sonido.

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El siguiente gran avance se produjo a mediados de la década de 1850, cuando el médico irlandés Arthur Leared y el médico estadounidense George Philip Cammann desarrollaron estetoscopios que podían transmitir sonidos a ambos oídos. Estos estetoscopios binaurales utilizan dos tubos flexibles conectados a auriculares separados, lo que permite un sonido más claro y equilibrado al reducir el ruido exterior.

Estos primeros modelos son notablemente similares a los estetoscopios que utilizan los médicos hoy en día, con solo ligeras modificaciones diseñadas principalmente para la comodidad del usuario.

Escuchando al corazón

Las facultades de medicina siguen enseñando el arte de la auscultación: el uso del sonido para evaluar la función del corazón, los pulmones y otros órganos. Los modelos digitales de estetoscopios, disponibles comercialmente desde principios de la década del 2000, ofrecen nuevas herramientas como la amplificación y grabación del sonido; sin embargo, el principio básico introducido por Laënnec aún perdura.

Al escuchar el corazón, los médicos prestan mucha atención al familiar ritmo “lub-dub” de cada latido. El primer sonido, el lub, se produce cuando las válvulas entre las cavidades superior e inferior del corazón se cierran al contraerse e impulsar la sangre hacia el cuerpo. El segundo sonido, el dub, se produce cuando las válvulas que salen del corazón se cierran al relajarse y llenarse de sangre.

Además de estos dos sonidos normales, los médicos también buscan ruidos inusuales, como soplos, latidos adicionales o chasquidos, que pueden indicar problemas con el flujo sanguíneo o el correcto funcionamiento de las válvulas cardíacas.

Los ruidos cardíacos pueden variar considerablemente según el tipo de cardiopatía presente. En ocasiones, diferentes enfermedades producen el mismo ruido anormal. Por ejemplo, un soplo sistólico (un ruido adicional entre el primer y el segundo ruido cardíaco) puede oírse con un estrechamiento de la válvula aórtica o pulmonar. Sin embargo, el mismo soplo también puede aparecer cuando el corazón es estructuralmente normal y sano. Esta superposición dificulta el diagnóstico de enfermedades basándose únicamente en la presencia de soplos.

Enseñando a la IA a escuchar lo que las personas no pueden

La tecnología de IA puede identificar las diferencias ocultas en los sonidos de corazones sanos y dañados y utilizarlas para diagnosticar enfermedades incluso antes de que aparezcan cambios acústicos tradicionales, como soplos. En lugar de depender de la presencia de sonidos adicionales o anormales para diagnosticar enfermedades, la IA puede detectar diferencias en los sonidos que son demasiado débiles o sutiles para que el oído humano las detecte.

Para desarrollar estos algoritmos, los investigadores registran los sonidos cardíacos utilizando estetoscopios digitales. Estos estetoscopios convierten el sonido en señales electrónicas que pueden amplificarse, almacenarse y analizarse mediante computadoras. Los investigadores pueden entonces etiquetar qué sonidos son normales o anormales para entrenar un algoritmo que reconozca patrones en los sonidos y que luego pueda utilizar para predecir si los nuevos sonidos son normales o anormales.

Los investigadores están desarrollando algoritmos que pueden analizar los sonidos cardíacos grabados digitalmente en combinación con estetoscopios digitales como una herramienta económica, no invasiva y accesible para la detección de enfermedades cardíacas. Sin embargo, muchos de estos algoritmos se basan en conjuntos de datos de enfermedades cardíacas de moderadas a graves. Debido a la dificultad de encontrar pacientes en las primeras etapas de la enfermedad, antes de que comiencen a manifestarse los síntomas, los algoritmos carecen de mucha información sobre cómo suenan los corazones en las primeras etapas.

Para superar esta deficiencia, nuestro equipo utiliza modelos animales para enseñar a los algoritmos a analizar los sonidos cardíacos y detectar signos tempranos de enfermedad. Tras entrenar los algoritmos con estos sonidos, evaluamos su precisión comparándolos con imágenes de la acumulación de calcio en el corazón.

Nuestra investigación sugiere que un algoritmo basado en IA puede clasificar correctamente los sonidos cardíacos sanos en más del 95% de los casos e incluso puede diferenciar entre tipos de cardiopatías con una precisión cercana al 85%. Y lo que es más importante, nuestro algoritmo es capaz de detectar las primeras etapas de la enfermedad, antes de que aparezcan soplos cardíacos o cambios estructurales.

Creemos que enseñar a la IA a escuchar lo que los humanos no pueden podría transformar la forma en que los médicos diagnostican y responden a las cardiopatías.

Valentina Dargam es profesora adjunta de investigación de ingeniería biomédica en la Universidad Internacional de Florida.

Joshua Hutcheson es profesor asociado de ingeniería biomédica en la Universidad Internacional de Florida.

Este artículo se publicó originalmente de The Conversation bajo una licencia Creative Commons. Lee el artículo original.