PREMIO A LA MEJOR COMUNICACIÓN EN REVOLUCIÓN TECNO-ASISTENCIAL DEL CONGRESO SEMG26
DETECT-SHD: proyecto que utiliza la IA para detectar desde Atención Primaria valvulopatías izquierdas en mayores de 65 años
La comunicación “Rendimiento de la auscultación digital y ecocardioscopia en la detección de valvulopatías izquierdas en Atención Primaria: resultados preliminares del proyecto DETECT-SHD”, presentada por Francisco Javier Fonseca del Pozo, Rafael Ángel Castro Jiménez, Eva María Sánchez Cañete, Carmen Prieto Sánchez de la Puerta, Inés Molina Corredor y María Dolores Mesa Rubio, fue distinguida con el Premio a la Mejor Comunicación en la categoría Revolución Tecno-Asistencial (Innovación digital, dispositivos, telemedicina e inteligencia artificial) del 32º Congreso Nacional de la Sociedad Española de Médicos Generales y de Familia (SEMG).
El proyecto analiza el potencial de la auscultación digital, apoyada por inteligencia artificial, y de la ecocardioscopia para mejorar la detección precoz de valvulopatías izquierdas en personas mayores de 65 años desde Atención Primaria.
Según explica Francisco Javier Fonseca del Pozo, la investigación parte de una necesidad clínica bien identificada. “Las personas mayores de 65 años presentan un mayor riesgo de valvulopatías izquierdas no diagnosticadas. Este infradiagnóstico retrasa la confirmación mediante ecocardiografía y, por tanto, la toma de decisiones terapéuticas”, señala.
Con este objetivo, el equipo diseñó un circuito asistencial en cuatro centros de salud del Servicio Andaluz de Salud (SAS) para comparar el rendimiento de distintos métodos diagnósticos: la auscultación convencional, la auscultación digital asistida por inteligencia artificial y la ecocardioscopia. Posteriormente, todos los pacientes fueron evaluados en el hospital mediante ecocardiografía, considerada el patrón de referencia para confirmar el diagnóstico.
Los resultados preliminares muestran una elevada prevalencia de valvulopatías izquierdas en la población estudiada. Además, “la auscultación analógica realizada por Medicina de Familia mostró la mayor capacidad confirmatoria”, destaca Fonseca.
El investigador subraya que las nuevas tecnologías deben incorporarse de forma estratégica a la práctica clínica. “La tecnología diagnóstica debe integrarse en circuitos que reduzcan los falsos positivos y optimicen la derivación de los pacientes”, afirma.
El proyecto continúa actualmente en desarrollo. El equipo trabaja en completar el tamaño muestral previsto, validar el algoritmo de inteligencia artificial y consolidar un modelo de colaboración entre Atención Primaria y Hospitalaria que facilite la detección precoz de estas patologías.
Los autores consideran que el modelo es fácilmente extrapolable a otros centros de salud y áreas sanitarias, lo que podría contribuir a mejorar el diagnóstico temprano de las valvulopatías y optimizar el uso de los recursos asistenciales.
