Investigadores de Mount Sinai utilizan nuevo aprendizaje profundo

Nueva York, NY (6 de junio de 2023) – Los investigadores de Mount Sinai han desarrollado un modelo innovador de inteligencia artificial (IA) para el análisis de electrocardiogramas (ECG) que permite la interpretación de los ECG como lenguaje. Este enfoque puede mejorar la precisión y la eficacia de los diagnósticos relacionados con el ECG, especialmente para afecciones cardíacas en las que se dispone de datos limitados sobre los cuales entrenar.

En un estudio publicado en la edición en línea del 6 de junio de npj medicina digital , el equipo informó que su nuevo modelo de aprendizaje profundo, conocido como HeartBEiT, forma una base sobre la cual se pueden crear modelos de diagnóstico especializados. El equipo observó que, en las pruebas de comparación, los modelos creados con HeartBEiT superaron los métodos establecidos para el análisis de ECG.

“Nuestro modelo superó constantemente a las redes neuronales convolucionales [CNNs], que son algoritmos de aprendizaje automático comúnmente utilizados para tareas de visión artificial. Tales CNN a menudo se entrenan previamente en imágenes disponibles públicamente de objetos del mundo real”, dice el primer autor Akhil Vaid, MD, instructor de medicina digital y basada en datos (D3M) en la Escuela de Medicina Icahn en Mount Sinai. «Porque HeartBEiT está especializado en ECG, puede funcionar tan bien, si no mejor, que estos métodos utilizando una décima parte de los datos. Esto hace que el diagnóstico basado en ECG sea considerablemente más viable, especialmente para condiciones raras que afectan a menos pacientes y, por lo tanto, tienen datos limitados disponibles”.

Gracias a su bajo costo, no invasividad y amplia aplicabilidad a las enfermedades cardíacas, cada año se realizan más de 100 millones de electrocardiogramas solo en los Estados Unidos. No obstante, la utilidad del ECG tiene un alcance limitado ya que los médicos no pueden identificar de manera consistente, a simple vista, patrones representativos de la enfermedad, particularmente para condiciones que no tienen criterios de diagnóstico establecidos o donde dichos patrones pueden ser demasiado sutiles o caóticos para la interpretación humana. Sin embargo, la inteligencia artificial ahora está revolucionando la ciencia, con la mayor parte del trabajo hasta la fecha centrado en las CNN.

Mount Sinai está tomando el campo en una nueva y audaz dirección al aprovechar el intenso interés en los llamados sistemas de inteligencia artificial generativa como ChatGPT, que se basan en transformadores: modelos de aprendizaje profundo que se entrenan en conjuntos de datos masivos de texto para generar respuestas a las indicaciones de los usuarios sobre casi cualquier tema. Los investigadores están utilizando un modelo de generación de imágenes relacionado para crear representaciones discretas de pequeñas partes del ECG, lo que permite el análisis del ECG como lenguaje.

“Estas representaciones pueden considerarse palabras individuales y todo el ECG un solo documento”, explica el Dr. Vaid. “HeartBEiT comprende las relaciones entre estas representaciones y utiliza esta comprensión para realizar tareas de diagnóstico posteriores de manera más eficaz. Las tres tareas en las que probamos el modelo fueron saber si un paciente está teniendo un ataque al corazón, si tiene un trastorno genético llamado miocardiopatía hipertrófica y con qué eficacia está funcionando su corazón. En cada caso, nuestro modelo funcionó mejor que todas las demás líneas base probadas”.

Investigadores preentrenados HeartBEiT en 8,5 millones de ECG de 2,1 millones de pacientes recolectados durante cuatro décadas en cuatro hospitales dentro del Sistema de Salud Mount Sinai. Luego probaron su desempeño contra arquitecturas CNN estándar en las tres áreas de diagnóstico cardíaco. El estudio encontró que HeartBEiT tuvo un rendimiento significativamente mayor en tamaños de muestra más bajos, junto con una mejor «explicabilidad». Elabora el autor principal Girish Nadkarni, MD, MPH, Irene y el Dr. Arthur M. Fishberg Profesor de Medicina en Icahn Mount Sinai, Director del Instituto Charles Bronfman de Medicina Personalizada y Jefe del Sistema, División de Medicina Digital y basada en datos, Departamento of Medicine: “Las redes neuronales se consideran cajas negras, pero nuestro modelo fue mucho más específico al resaltar la región del ECG responsable de un diagnóstico, como un ataque cardíaco, lo que ayuda a los médicos a comprender mejor la patología subyacente. En comparación, las explicaciones de CNN fueron vagas incluso cuando identificaron correctamente un diagnóstico”.

De hecho, a través de su nueva y sofisticada arquitectura de modelado, el equipo de Mount Sinai ha mejorado enormemente la manera y las oportunidades mediante las cuales los médicos pueden interactuar con el ECG. “Queremos dejar claro que la inteligencia artificial no reemplaza de ninguna manera el diagnóstico de los profesionales de los ECG”, explicó el Dr. Nadkarni, “sino que aumenta la capacidad de ese medio de una nueva manera emocionante y convincente para detectar problemas cardíacos y controlar el corazón. salud.»

El documento se titula «Un transformador de visión fundamental mejora el rendimiento de diagnóstico de los electrocardiogramas».

Este estudio fue financiado por el Instituto Nacional del Corazón, los Pulmones y la Sangre de los NIH, número de subvención R01HL155915, y por el Centro Nacional para el Avance de las Ciencias Traslacionales de los NIH, número de subvención UL1TR004419.

Para ver la lista completa de autores e intereses en competencia, consulte .

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Acerca de la Escuela de Medicina Icahn en Mount Sinai

La Escuela de Medicina Icahn en Mount Sinai es reconocida internacionalmente por sus destacados programas de investigación, educativos y de atención clínica. Es el único socio académico de los ocho hospitales miembros* del Sistema de Salud Mount Sinai, uno de los sistemas de salud académicos más grandes de los Estados Unidos, que brinda atención a una población de pacientes grande y diversa.

Clasificado en el puesto 14 a nivel nacional en la financiación de los Institutos Nacionales de Salud (NIH) y entre el percentil 99 en dólares de investigación por investigador según la Asociación de Colegios Médicos Estadounidenses, Icahn Mount Sinai tiene una facultad talentosa, productiva y exitosa. Más de 3000 científicos, educadores y médicos de tiempo completo trabajan dentro y entre 44 departamentos académicos y 36 institutos multidisciplinarios, una estructura que facilita una enorme colaboración y sinergia. Nuestro énfasis en la investigación traslacional y la terapéutica es evidente en áreas tan diversas como genómica/big data, virología, neurociencia, cardiología, geriatría, así como enfermedades gastrointestinales y hepáticas.

Icahn Mount Sinai ofrece programas de doctorado, doctorado y maestría altamente competitivos, con una matrícula actual de aproximadamente 1300 estudiantes. Cuenta con el programa de educación médica de posgrado más grande del país, con más de 2,000 residentes clínicos y becarios en capacitación en todo el Sistema de Salud. Además, más de 550 becarios de investigación posdoctorales están en formación dentro del Sistema de Salud.

Una cultura de innovación y descubrimiento impregna cada programa de Icahn Mount Sinai. La oficina de transferencia de tecnología de Mount Sinai, una de las más grandes del país, se asocia con profesores y aprendices para buscar una comercialización óptima de la propiedad intelectual para garantizar que los descubrimientos e innovaciones de Mount Sinai se traduzcan en productos y servicios de atención médica que beneficien al público.

El compromiso de Icahn Mount Sinai con la ciencia innovadora y la atención clínica se ve reforzado por las afiliaciones académicas que complementan los programas de la escuela.

A través de Mount Sinai Innovation Partners (MSIP), el Sistema de Salud facilita la aplicación y comercialización en el mundo real de los avances médicos realizados en Mount Sinai. Además, MSIP desarrolla asociaciones de investigación con líderes de la industria como Merck & Co., AstraZeneca, Novo Nordisk y otros.

La Escuela de Medicina Icahn en Mount Sinai está ubicada en la ciudad de Nueva York en la frontera entre Upper East Side y East Harlem, y la enseñanza en el aula se lleva a cabo en un campus frente a Central Park. La ubicación de Icahn Mount Sinai ofrece muchas oportunidades para interactuar y cuidar de diversas comunidades. El aprendizaje se extiende mucho más allá de los límites de nuestro campus físico, a los ocho hospitales del Sistema de Salud Mount Sinai, a nuestras afiliadas académicas ya nivel mundial.

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* Hospitales miembros del Sistema de Salud Mount Sinai: El Hospital Mount Sinai; Monte Sinaí Beth Israel; Monte Sinaí Brooklyn; Monte Sinaí Morningside; Reinas del Monte Sinaí; Monte Sinaí Sur Nassau; Monte Sinaí Oeste; y New York Eye and Ear Infirmary of Mount Sinai.