Métodos de aprendizaje profundo mediante redes neuronales en la detección de la eficacia del desfibrilador automático implantable subcutáneo (S-ICD)
Investigadores del Reino Unido desarrollaron un trabajo tendiente a demostrar el papel de los métodos de aprendizaje profundo mediante redes neuronales en la detección de la eficacia del desfibrilador automático implantable subcutáneo (S-ICD) en la insuficiencia cardíaca
Una red neuronal es un método de la inteligencia artificial que enseña a las computadoras a procesar datos de una manera que está inspirada en la forma en que lo hace el cerebro humano.
Se trata de un tipo de proceso de machine learning llamado aprendizaje profundo, que utiliza los nodos o las neuronas interconectados en una estructura de capas que se parece al cerebro humano.
Para ello presentaron una aplicación novedosa de inteligencia artificial y métodos de aprendizaje profundo utilizados para evaluar la elegibilidad de los pacientes para S-ICD.
Los métodos de aprendizaje automático ya se están utilizando en una variedad de aplicaciones, como la clasificación y la predicción de diversas enfermedades cardiovasculares a través del análisis de datos de ECG.
Las redes neuronales convolucionales (CNN) se han utilizado en el análisis de ECG para clasificar ataques cardíacos, fibrilación auricular y otras arritmias, así como para predecir la presión arterial
El método propuesto es capaz de extraer automáticamente un conjunto de características que son mucho más descriptivas que las que se encuentran manualmente con métodos más lentos.
Para esta herramienta, los datos (en formato ASCII) primero se dividieron en segmentos de 10 s.
El resultado final es un gráfico que muestra la variación de las relaciones T:R para cada vector de derivación/S-ICD durante el período registrado (24 h en este estudio), donde, para facilitar la lectura, el gráfico de líneas se suaviza hasta que cada punto proporcione la relación T:R promedio para la media hora anterior, por lo tanto lo que facilita la detección de cualquier período en el que la relación T:R fue constantemente alta y, por lo tanto, aumentó el riesgo de complicaciones.
Para examinar mejor cómo difiere el comportamiento de la relación T:R entre cada cliente potencial, esta herramienta puede trazar un histograma de qué proporción del período de evaluación de 24 horas pasó la relación T:R de un cliente potencial en cada rango de proporciones T:R.
Se observó que es más estándar en la literatura considerar la relación R:T en oposición a la relación T:R. A pesar de esto, a medida que la amplitud de la onda T se aproxima a 0, los cambios sutiles en la amplitud de la onda T pueden dar como resultado variaciones extremas en la relación R:T, lo que hace que esta última sea inapropiada para usar como etiqueta en el modelo. Por esta razón, se utilizó la relación T:R como variable dependiente en el problema de regresión.
Los datos de detección se adquieren durante un período mucho más largo que los enfoques de detección convencionales y brindan una descripción detallada del comportamiento de la relación T:R durante ese período en los tres vectores S-ICD.
La hipótesis de los autores es que este nuevo enfoque de detección podría permitir una detección más confiable y descriptiva para evaluar mejor la elegibilidad del paciente para la implantación de S-ICD con un menor riesgo de terapia de choque inapropiada.
La elegibilidad de S-ICD se evalúa en la selección previa al implante, donde se utilizan trazas de ECG de superficie como sustitutos de los vectores S-ICD.
En pacientes con insuficiencia cardíaca (IC) sometidos a diuresis, los electrolitos y los cambios de líquidos pueden causar cambios en las ondas R y T. Posteriormente, la relación T:R, un predictor importante de la elegibilidad de S-ICD, puede ser dinámica.
Este fue un estudio prospectivo de pacientes con corazones estructuralmente normales y pacientes con IC sometidos a diuresis.
Todos los pacientes fueron equipados con Holters® para registrar sus vectores S-ICD.
El modelo de aprendizaje profundo se utilizó para analizar las proporciones T:R en las grabaciones. Se utilizaron la prueba t de dos muestras de Welch y la U de Mann-Whitney para comparar los datos entre los dos grupos.
Veintiún pacientes (edad 58,43 ± 18,92, 62% hombres, 14 IC, 7 corazones normales) fueron incluidos. Hubo una diferencia significativa en las proporciones T:R entre ambos grupos. La T:R media fue mayor en el grupo IC (0,18 ± 0,08 frente a 0,10 ± 0,05, p < 0,001).
La desviación estándar de T:R también fue mayor en el grupo IC (0,09 ± 0,05 frente a 0,07 ± 0,04, p = 0,024). No hubo diferencia entre los conductores dentro del mismo grupo.
La hipótesis es que este novedoso modelo de red neuronal podría usarse para seleccionar pacientes con IC elegibles para S-ICD mediante una mejor caracterización de la relación T:R que reduce el riesgo de sobredetección de ondas T (TWO) y descargas inapropiadas.
La insuficiencia cardíaca (IC) es una enfermedad cardiovascular mundial con una prevalencia estimada de más de 37,7 millones de pacientes en todo el mundo que afecta al 1%-2% de los adultos en los países desarrollados .
Una alta proporción de muertes entre los pacientes con insuficiencia cardíaca ocurren repentinamente y pueden atribuirse a arritmias ventriculares. Como tal, muchas pautas internacionales recomiendan el uso de DAI implantables para reducir la muerte súbita en pacientes con insuficiencia cardíaca.
Por lo tanto, se recomienda un DAI para reducir el riesgo de muerte súbita y mortalidad por todas las causas en pacientes con insuficiencia cardíaca sintomática (clase II-III de la NYHA) y FEVI ≤35 % a pesar de ≥3 meses de tratamiento médico óptimo (indicaciones de clase IA y IB). en pacientes con cardiopatía isquémica y pacientes con miocardiopatía dilatada respectivamente
Los DAI transvenosos emplean cables transvenosos (intracardíacos) para la discriminación del ritmo y la administración de terapia de choque de desfibrilación y, como tales, se asocian con posibles complicaciones relacionadas con la invasión del espacio vascular.
Estas comprenden complicaciones que pueden ocurrir en el momento de los implantes, como neumotórax y taponamiento cardíaco debido a la colocación traumática de los cables, y complicaciones a largo plazo, como infección del dispositivo que progresa a sepsis sistémica y/o endocarditis infecciosa con potencialmente consecuencias fatales.
Además, los cables DAI que permanecen en la vasculatura durante muchos años pueden, en última instancia, comprometer el flujo o causar obstrucción.
El S-ICD ofrece una solución alternativa al TV-ICD tradicional para la prevención de la muerte súbita cardíaca en pacientes con insuficiencia cardíaca. Los estudios han confirmado una eficacia comparable a la TV-ICD, pero el S-ICD evita muchas de las complicaciones asociadas con los TV-ICD y puede ser la única terapia con ICD para pacientes sin acceso venoso o con alto riesgo de endocarditis infecciosa.
Por lo tanto, las guías AHA/ACC/HRS para arritmia ventricular y muerte súbita cardíaca tienen una recomendación Clase I para el implante de S-ICD en pacientes que tienen un alto riesgo de infección, o que no tienen un acceso venoso adecuado y que no tienen indicación de bradicardia o estimulación biventricular y/o estimulación antitaquicardia (ATP).
Sin embargo, no todos los pacientes son elegibles para un S-ICD.
La elegibilidad se identifica durante un proceso de selección previo al implante recomendado que se lleva a cabo en todos los receptores potenciales.
En la detección se utiliza un programador S-ICD con una herramienta de detección automatizada integrada. Tiene cables de ECG externos que pueden adquirir trazas de ECG colocando los electrodos de piel en la pared torácica utilizando los mismos puntos de referencia anatómicos que guiarían la futura implantación de S-ICD.
Como tal, los trazos de ECG obtenidos, generalmente de corta duración de unos pocos segundos en múltiples posturas, actúan como sustitutos de los tres vectores S-ICD, lo que permite una evaluación no invasiva de la morfología del vector y la elegibilidad de S-ICD.
Un predictor importante de la elegibilidad de un vector es la relación T:R, que es única para cada vector, ya que la variación del ángulo de registro altera la amplitud de la onda R y la onda T.
Los vectores con proporciones T:R más bajas tienen más probabilidades de pasar la prueba de detección y son seguros para uso clínico, mientras que un vector que falla no se puede usar en la práctica clínica.
Para ser elegible para un S-ICD, un paciente requiere al menos un solo vector para pasar el examen en al menos dos posiciones posturales con la misma amplitud.
Los pacientes con vectores que no cumplen con los criterios de detección tienen un alto riesgo de complicaciones y no son elegibles para un S-ICD.
Esto es importante ya que las terapias de choque inapropiadas pueden tener efectos perjudiciales en la calidad de vida, el bienestar psicológico e incluso pueden resultar en la inducción de arritmias ventriculares
A pesar del proceso de detección actual, la incidencia de descargas inapropiadas es mayor en los S-ICD en comparación con los TV-ICD convencionales y la razón más común de descargas inapropiadas en los S-ICD es la sobredetección de ondas T.
Es importante tener en cuenta que las variaciones temporales en las amplitudes de la onda R y la onda T en el mismo individuo se observan con frecuencia en los registros de ECG y, por lo tanto, la relación T:R, un predictor importante de la elegibilidad de S-ICD, no se fija en ningún individuo determinado. .
Factores como los cambios en la postura y la frecuencia cardíaca pueden influir en los parámetros del ECG.
Además, los cambios en las concentraciones de electrolitos, el peso corporal, los cambios de líquidos y la congestión pulmonar pueden causar cambios dinámicos detectables en los registros de ECG de superficie.
Los pacientes con insuficiencia cardíaca comparten muchos de los factores que causan la variación en los componentes del ECG, en particular los pacientes con cambios significativos en su peso y cambios en el estado de sus fluidos corporales en un período breve, como los pacientes con insuficiencia cardíaca sometidos a diuresis. La mera presencia de disfunción del VI es un factor independiente que contribuye a la variación de los parámetros del ECG a lo largo del tiempo.
Se ha demostrado que la discriminación del ritmo por parte del S-ICD y sus algoritmos de detección de vectores no es inferior a los sistemas TV-ICD.
Sin embargo, es importante asegurarse de que el sistema S-ICD no sobresense las ondas T, lo que puede provocar una detección de arritmia y una terapia de choque inapropiadas.
Esto ocurre cuando la onda T tiene una amplitud mayor que el nivel de sensibilidad del dispositivo y se cuenta erróneamente como una onda R, de modo que el dispositivo malinterpreta un solo latido cardíaco (complejo QRS seguido de una onda T) como dos ondas R separadas con una R corta. : Intervalo R, por lo que se duplica la frecuencia cardíaca detectada.
Identificaron estos procesos de análisis de señales para la detección de S-ICD en pacientes con insuficiencia cardíaca como adecuados para un enfoque matemático novedoso que emplea inteligencia artificial y redes neuronales que analizan datos vectoriales registrados durante un período de 24 horas.
El concepto de la posible variación de la elegibilidad de los vectores S-ICD a lo largo del tiempo se presentó previamente en un estudio realizado en 2021.
El estudio demostró que la puntuación del vector que determina la elegibilidad de S-ICD es, de hecho, dinámica en la población real de ICD.
El enfoque propuesto demostró que uno de los principales determinantes de la elegibilidad de S-ICD, la relación T:R, es de hecho dinámico.
Los cambios en la relación T:R en algunos de los vectores que se observaron a lo largo del tiempo en la cohorte de pacientes incluidos fueron lo suficientemente significativos en algunos casos como para causar que la relación T:R cruzara el umbral para la detección del S-ICD .
Las relaciones T:R fueron desfavorables a priori en el grupo de IC en comparación con el grupo de corazones normales.
Es importante destacar que las proporciones T:R tenían más probabilidades de fluctuar y cruzar el umbral de detección del S-ICD en pacientes con IC que en los pacientes cardíacos normales.
La cohorte de pacientes con insuficiencia cardíaca en este estudio compartió muchas características, como cambios rápidos de líquidos y peso corporal y cambios rápidos en las concentraciones de electrolitos, que se sabe que causan cambios dinámicos en las señales de ECG.
En el caso de que múltiples vectores pasen la prueba de S-ICD, lo que no es raro, esta herramienta también puede guiar la selección del vector más favorable para programar el S-ICD.
El vector más favorable sería el más estable o el menos propenso a fluctuar y cruzar el umbral de detección y, por lo tanto, teóricamente presentaría el menor riesgo de complicaciones y choques inapropiados .
Es importante interpretar estos resultados con cautela.
En primer lugar, debido al número relativamente pequeño de pacientes involucrados en el estudio, aunque cada paciente proporcionó una cantidad significativa de datos sobre el comportamiento de la relación T:R para los 3 vectores S-ICD estándar durante una duración mucho más larga que la que se usa actualmente en la práctica del día a día.
También es importante señalar que ninguno de los pacientes reclutados para el estudio en ninguno de los grupos tenía implantes S-ICD o eran candidatos para un S-ICD.
Si bien podría argumentarse que este análisis no se aplicará a los pacientes de S-ICD de la vida real, muchos de estos receptores de S-ICD pertenecen a cualquiera de las cohortes de pacientes reclutados.
Además, la relación T:R, a pesar de ser un componente clave en el proceso de detección del S-ICD, no es el único parámetro y otros factores que desempeñan un papel en el proceso de detección del S-ICD, como la duración del QRS y el impacto de los algoritmos de detección del S-ICD relativamente más nuevos, es decir, Smart Pass, no se examinaron en el análisis.
También es importante tener en cuenta que, si bien es teóricamente relevante, no hay evidencia de que las fluctuaciones en las proporciones T:R que se demostraron en este estudio conducirían inevitablemente a resultados clínicos adversos como descargas inapropiadas y se necesita más trabajo para apreciar la importancia clínica de estos hallazgos.
En concludión, la relación T:R, uno de los componentes integrales del mecanismo de detección del S-ICD y un determinante principal de la elegibilidad del S-ICD, tiene la tendencia a fluctuar significativamente con el tiempo, particularmente en pacientes con insuficiencia cardíaca en comparación con pacientes con corazones estructuralmente normales.
Esto plantea un riesgo teórico de descargas inapropiadas en pacientes con IC que tienen S-ICDS instalado después de haber sido elegibles para S-ICD siguiendo las prácticas de detección actuales.
La incorporación de métodos de aprendizaje profundo podría permitir exámenes de detección más precisos y eficientes, y la adopción de enfoques matemáticos novedosos para el análisis de datos de prácticas de detección más largas y ricas en datos para determinar la elegibilidad de los pacientes con IC para la implantación de S-ICD parece prometedora.
Se requiere más trabajo para consolidar los hallazgos antes de aplicarlos a la práctica clínica.
* ElRefai M, Abouelasaad M, Wiles BM, Dunn AJ, Coniglio S, Zemkoho AB, Morgan JM, Roberts PR. Role of deep learning methods in screening for subcutaneous implantable cardioverter defibrillator in heart failure. Ann Noninvasive Electrocardiol. 2023 Jan;28(1):e13028. doi: 10.1111/anec.13028. Epub 2022 Dec 16. PMID: 36524869; PMCID: PMC9833355.
