Desarrollan una IA vanguardista que mejora la precisión en el diagnóstico cardíaco para salvar vidas

El proyecto parte de un equipo de investigación de Ibima Plataforma Bionand

Un equipo del Instituto de Investigación Biomédica de Málaga, Ibima Plataforma Bionand, ha desarrollado una Inteligencia Artificial (IA) vanguardista que permite mejorar la precisión de los diagnósticos que permiten salvar vidas en casos de la enfermedad de las arterias coronarias, que está causada por la obstrucción de los vasos sanguíneos que irrigan el corazón y sigue siendo la principal causa de mortalidad en el mundo.

Ibima ha logrado un «avance significativo que podría transformar la forma en que se detectan las afecciones cardíacas». Algo relevante ya que un diagnóstico precoz y preciso se vuelve «esencial» para salvar vidas y mejorar la calidad de esta de quienes la padecen, según han informado en un comunicado.

Este avance se ha dado con la participación de la investigadora senior del Grupo de Prevención y Tratamiento de la Obesidad y la Diabetes, Almudena Ortega, de miembros de ITIS Software de la Universidad de Málaga (UMA) y con el trabajo de integrantes de Ibima Plataforma Bionard.

Este paso ha sido posible con el esfuerzo conjunto de profesionales de distintas disciplinas, contando también con la implicación de los investigadores Ariadna Jiménez-Partinen y Mario Pascual, este último reconocido como el investigador más joven del instituto.

El equipo ha publicado este estudio «pionero» en la revista ‘Computers in Biology and Medicine’ que demuestra «cómo la IA puede superar los métodos convencionales en precisión y eficiencia para detectar obstrucciones arteriales». En concreto, se han centrado en «mejorar el rendimiento de YOLOv8, un modelo de IA de última generación diseñado para la detección de objetos en imágenes médicas».

En esta línea han explicado que «uno de los grandes retos es que el rendimiento de estos sistemas de IA depende en gran medida de los llamados hiperparámetros», es decir, los ajustes «clave» que configuran su funcionamiento. Cuando esta configuración se realiza de forma manual, puede resultar «limitada e ineficaz».

Por ello, el equipo investigador ha apostado por el uso de estrategias avanzadas de optimización automática, abriendo nuevas vías para «lograr una detección más rápida, precisa y personalizada de enfermedades cardiovasculares».

De igual modo, han destacado en el citado comunicado que «los resultados no dejan lugar a dudas» ya que los métodos de optimización basados en modelos, «superaron de forma sistemática a las técnicas tradicionales de ajuste». Estos llamados «ajustes inteligentes» permitieron a los modelos de IA «lograr una mayor precisión diagnóstica, medida por la puntuación F1, que combina exactitud y exhaustividad, así como una mayor velocidad en la detección de lesiones».

«Nuestra investigación confirma que la aplicación de estas técnicas de optimización avanzadas no solo mejora la precisión de los diagnósticos, sino que también los hace más fiables y reproducibles, reduciendo la variabilidad que a menudo encontramos en las evaluaciones visuales realizadas por expertos humanos», ha subrayado la investigadora senior, Almudena Ortega.

Además, los modelos demostraron «una notable capacidad para centrar su atención en las zonas más relevantes de las imágenes, es decir, directamente sobre las lesiones». Esta habilidad para «mirar donde hay que mirar es especialmente valiosa» en el entorno clínico, donde la rapidez y la precisión marcan la diferencia en el tratamiento de enfermedades graves como las cardiovasculares.

Este estudio representa una muestra tangible del compromiso de Ibima Plataforma Bionand con la innovación en salud y el uso de tecnologías avanzadas al servicio de la medicina y consigue «impacto real».

La investigación ha sido liderada por Almudena Ortega, quien aporta «una valiosa perspectiva clínica, gracias a su vinculación con el Departamento de Endocrinología y Nutrición y el Departamento de Cardiología y Cirugía Cardiovascular del Hospital Universitario Virgen de la Victoria, así como con el Ciberobn». Su enfoque integrador ha sido «clave para tender puentes entre la práctica médica y la inteligencia artificial», han destacado.

Además, junto a ella, han estado presentes en la investigación miembros de la UMA que son el investigador responsable y el coinvestigador responsable del Grupo de Inteligencia Computacional y Análisis de Imágenes, Ezequiel López-Rubio y Esteban J. Palomo Ferrer, respectivamente. Además de integrantes de Ibima Plataforma Bionard, cuya experiencia en algoritmos de optimización e inteligencia computacional ha sido «decisiva» para el desarrollo del proyecto.

Este esfuerzo multidisciplinar «no solo refuerza la solidez científica del trabajo, sino que también evidencia el potencial transformador de la colaboración entre disciplinas clínicas y tecnológicas para afrontar desafíos clave en la salud global».

Por todo ello, «estos hallazgos no solo son un éxito científico, sino que abren el camino para la integración de herramientas de IA más eficientes y precisas en la práctica clínica diaria, lo que podría traducirse en diagnósticos más rápidos, una reducción de la carga de trabajo para los profesionales sanitarios y, en última instancia, mejores resultados para los pacientes», han precisado.