SEC 2023 - El Congreso de la Salud Cardiovascular

Málaga, 26 - 29 de Octubre de 2023

Introducción
Dr. Juan José Gómez Doblas
Presidente del Comité Científico del Congreso
Vicepresidente de la SEC

Comités ejecutivo, organizador y científico
Comité de evaluadores
Listado de sesiones
Índice de autores

77. Inteligencia artificial e historia electrónica ya son presente en cardiología

Fecha : 28-10-2023 09:00:00

Tipo : Comunicaciones mini orales

Sala : Sala M5

4. EVALUACIÓN DEL POTENCIAL DE CHATGPT PARA EL DIAGNÓSTICO Y TRATAMIENTO DE ENFERMEDADES CARDIOVASCULARES

Cristina Villabona Rivas, Maite Odriozola Garmendia, Julene Ugarriza Ortueta, Jara Amaiur Garcia Ugaldebere, Arturo Lanaspa Gallego, Betel Olaizola Balboa, Pablo Raposo Salas, Leire Goñi Blanco, Virginia Álvarez Asiain, Mayte Basurte Elorz, Marina Virosta Gil, Amaia Loyola Arrieta, Andoni Fernández González, Teresa Borderías Villarroel y Gonzalo Luis Alonso Salinas

Cardiología. Hospital Universitario Navarra, Pamplona/Iruña (Navarra), España.

Introducción y objetivos: Las enfermedades cardiovasculares son una de las principales causas de muerte en todo el mundo. En los últimos años, la inteligencia artificial (IA), en particular los modelos de lenguaje como ChatGPT, han emergido como herramienta para diagnóstico temprano de enfermedades. En este estudio se explora el potencial de ChatGPT para el diagnóstico y tratamiento de enfermedades cardiovasculares.

Métodos: Estudio observacional transversal que incluye 13 pacientes ingresados en planta de Cardiología de nuestro hospital en mayo de 2023 por diversas causas. Proporcionando información sobre la presentación clínica y las pruebas complementarias iniciales realizadas en el Servicio de Urgencias de cada paciente a la herramienta ChatGPT (v3,5. OpenAI, 2021), se solicitó a la misma un diagnóstico diferencial y pruebas complementarias adicionales. Posteriormente, se aportaron los resultados de las pruebas realizadas en vida real, y con ello se solicitaron un diagnóstico final y el tratamiento recomendado (figura). Finalmente, se compararon las respuestas proporcionadas por la herramienta ChatGPT con el curso clínico, lo que permitió evaluar su capacidad para identificar correctamente los diagnósticos diferenciales y recomendar un tratamiento adecuado.

Resultados: Se analizaron los datos obtenidos concluyendo que la herramienta ChatGPT llegó a un diagnóstico diferencial acertado en el 100% de los casos, acertando las pruebas complementarias a realizar en el 76,92%, si bien faltaron pruebas en el 38,46% y en el 69,23% de los casos solicitó pruebas complementarias excesivas. Respecto al diagnóstico, acertó el mismo en el 76,92% de los casos, proporcionando un tratamiento correcto en el 84,61%. La tabla presenta los 13 casos explorados.

Paciente incluidos en el estudio
	Edad y sexo	Antecedentes personales	Motivo consulta	DD ChatGPT	PPCC ChatGPT	PPCC realizadas	Resultados PPCC	Dx ChatGPT	Dx final	Tto. ChatGPT	Tto. realizado
1	Mujer 65 años	HTA, DLP, obesidad. FA. Ecocardiograma normal previo	Dolor torácico	SCA, angina microvascular, SAA, pulmonar, muscular	ETT, PE simple, Holter, TC o RM tórax, CNG	CNG	CNG: Sin lesiones obstructivas. Enfermedad microvascular	Angina microvascular	Angina microvascular	Nitratos, BCC, IECA/ARAII, estatinas	Nitratos, estatinas, bloqueadores beta y BCC
2	Mujer 46 años	Obesa, DM, fumadora	Disnea	SCA, ICC, TEP, neumonía, EPOC, tiroideo	ETT, PE, CNG o TC cardiaco	ETT, RM cardiaca, CNG	ETT: Acinesia anterior. FEVI 35%.	MCD isquémica con DVI moderada-grave	MCD isquémica con DVI moderada-grave	ICP sobre DA	ICP sobre DA
							RM: Cicatriz en territorio de DA.			Tratamiento de IC	Tratamiento de IC
							CNG: Lesión del 99% en DA media.
3	Varón 97 años	FA permanente no anticoagulada	Síncope	IC, ACV, arritmia, SCA, ortostatismo, Parkinson, DC	Holter, ETT, PE, NRL.	Monitorización, ETT, TC-TEP	Holter: pausas 8 seg.	MCD con DVI moderada. Posible bradiarritmia	Pausas sinusales sintomáticas	MP	MP monocameral
							FEVI 37%. No signos de TEP.
4	Varón 79 años	DM, DLP, flutter, CIC. ETT-estrés positivo, insuficiencia mitral grave con esfuerzo. LMMC	Dolor torácico	SCA, ICC, TEP, flutter con RVR, esofágico, neuralgia	CNG, ETT, Holter	ETT, CNG	CNG: Oclusión crónica CD proximal. Lesión grave en DA.	Angina inestable. Disfunción VI severa e insuficiencia mitral en esfuerzo	Angina inestable	ICP sobre DA. Reparación vs reemplazo mitral	ICP sobre DA. Tratamiento antianginoso.
							ETT normal.
5	Varón 58 años	HTA, DM, obesidad, exfumador, AOS	Dolor torácico	SCA, SAA, TEP, neuropático, pericarditis, esofagitis, angina microvascular, disfunción valvular aórtica, miocarditis	ETT, CNG	ETT, CNG	ETT normal.	SCASEST	SCASEST anterolateral e inferior	ICP sobre DA	ICP sobre DA
							CNG: Lesión severa de DA media
6	Varón 61 años	Fumador, DLP. ACV hemorrágico e isquémico. FA paroxística	Dolor torácico	SCA, pericarditis aguda, SAA	ETT, CNG	ETT, CNG	ETT: FEVI 45%. CNG: Oclusión OM1, lesión severa de Cx, DA proximal, DA distal y CD distal	SCACEST con enfermedad multivaso y disfunción VI	SCACEST lateral y disfunción de VI	ICP sobre los 3 vasos	ICP primaria OM1.
											ICP posterior Cx y DA proximal y distal
7	Varón 81 años	HTA, DM, DLP, obesidad, TAVI, MP bicameral, FA permanente, ERC 3B-4, EAP	Disnea	IC, infección respiratoria, TEP, neumonía, anemia aguda	ETT, ecografía abdominal, TC toracoabdominal	ETT, ETE	ETT: TAVI con IAo leve. PSP 71 mmHg.	Descompensación en cardiopatía valvular degenerativa con IAo leve, exacerbada por anemia ferropénica	ICC multifactorial (HTA, HTP, IAo leve-moderada)	O2, diuréticos, IECA/ARA2, BB.	Diuréticos y vasodilatadores
							ETE: TAVI con IAo leve-moderada. Datos de HTP.
8	Varón 66 años	HTA, DLP, fumador, Hodgkin	Disnea	SCA, IC, TEP, EPOC, neumonía, anemia, mareo, vértigo, ortostatismo	ETT, Holter, TC tórax, PE con imagen, RM cardiaca	ETT, CNG, TC accesos vasculares	ETT: EAo grave, IAo moderada-grave. Estenosis mitral moderada-grave	Cardiopatía valvular degenerativa	EAo severa sintomática	Sustitución valvular aórtica abierta vs TAVI, valorar MP	Cirugía de reemplazo valvular aórtico y mitral
		(QT-RT). CIC. EAo moderada e IAo moderada. Estenosis mitral moderada					CNG: Coronarias sin lesiones
9	Mujer 81 años	HTA, DM, DLP	Dolor torácico	SCA, angina estable, EAo, insuficiencia mitral, SAA, pericarditis, TEP, neumonía	CNG vs PET vs RM cardiaca vs TC coronario. Holter, ETT-estrés	ETT, RM cardiaca, CNG	ETT: VI hipertrófico. Insuficiencia mitral moderada. No obstrucción TSVI.	Miocardiopatía hipertrófica apical con hipertrofia asimétrica septal	Miocardiopatía hipertrófica apical y asimétrica septal no obstructiva	Seguimiento	Bloqueadores beta, AAS, estatinas.
							RM: MCH apical y asimétrica septal.
							CNG: Lesión severa D1 pequeña, flujo TIMI3
10	Varón 68 años	HTA	Dolor torácico	SCA, SAA, pericarditis, TEP, vasoespasmo	ETT, inducción de isquemia con imagen ± CNG	ETT, CNG	ETT normal.	Angina vasoespástica	Angina vasoespástica	Nitratos, BCC	AAS, BCC, estatina, nitratos
							CNG: CD distal 60% con test de vasoespasmo positivo
11	Varón 59 años	Hermano de edad similar pendiente de marcapasos	Síncope	NRL, cardiogénico, metabólico o tóxico, ortostatismo, psicógeno	Holter, ETT, EEF, PE simple, RM cerebral	ETT, RM cardiaca, monitorización	Monitorización: Bloqueo de rama alternante	Enfermedad del nodo sinusal	Bloqueo de rama alternante sincopal	MP	MP
12	Varón 57 años	Fumador, HTA, DLP, obeso, DM, AOS, CIC	Dolor torácico	SCA, SAA, TEP, neumonía, pericarditis, gástrico, muscular, crisis HTA	CNG Vs TC coronario, ETT	ETT, CNG	ETT: Normal	Cardiopatía isquémica estable previa con lesión significativa en DA media	IAMSEST anterior no complicado	ICP sobre DA	ICP sobre DA
							CNG: DA media 80%.
13	Varón 84 años	Vasculitis, FA permanente, MCD no estudiada e IM moderada. Fibrosis cardiaca extensa Extrasistolia ventricular frecuente con rachas de TVNS (Holter 2018)	Síncope	Neuromediado, arritmia cardiaca, SCA, ortostatismo, shock cardiogénico, TEP	ETT, Holter, MAPA, EEF, TC Vs RM cerebral, CNG	ETT, CNG	ETT: MCD con DVI grave . Insuficiencia mitral moderada.	MCD no isquémica con DVI grave, enfermedad valvular. Arritmias ventriculares complejas	MCD isquémica con DVI severa, enfermedad valvular. Arritmias ventriculares complejas	DAI, revascularizar, diuréticos, tratamiento de IC, anticoagulación y antiarrítmicos	ICP sobre DA y Cx.
							CNG: Enfermedad grave DA y Cx. Moderada CD.				Bloqueadores beta y amiodarona
							Holter ECG: EV frecuente, TVNS
HTA: hipertensión arterial; DLP: dislipemia; FA: fibrilación auricular; SCA: síndrome coronario agudo; SAA: síndrome aórtico agudo; ETT: ecocardiograma transtorácico; PE: prueba de esfuerzo; TC: tomografía computarizada; RM: resonancia magnética; CNG: coronariografía; BBC: bloqueantes de los canales del calcio; DM: diabetes; ICC: insuficiencia cardiaca congestiva; TEP: tromboembolismo pulmonar; EPOC: enfermedad pulmonar obstructiva crónica; DA: descendente anterior; MCD: miocardiopatía dilatada; DVI: disfunción ventricular izquierda; ICP: intervencionsimo coronario percutáneo; IC: insuficiencia cardiaca; DC: disección carotídea; NRL: neurológico; ACV: accidente cerebrovascular; FEVI: fracción de eyección ventricular izquierda; CIC: cardiopatía isquémica crónica; RVR: respuesta ventricular rápida; CD: coronaria derecha; VI: ventrículo izquierdo; AOS: apnea obstructiva del sueño; OM: obtusa marginal; Cx: circunfleja; SCASEST: SCA sin elevación de ST; SCACEST: SCA con elevación de ST; MP: marcapasos; ERC: enfermedad renal crónica; EAP: enfermedad arterial periférica; TAVI: válvula aórtica percutánea; EAo: estenosis aórtica; IAo: insuficiencia aórtica; QT: quimioterapia; RT: radioterapia; D1: primera diagonal; TSVI: tracto de salida de VI; AAS: ácido acetilsalicílico; EEF: estudio electrofisiológico; TVNS: taquicardia ventricular no sostenida; EV: extrasistolia ventricular.

Conclusiones: ChatGPT es una excelente herramienta para el planteamiento del diagnóstico diferencial en enfermedades cardiovasculares, pero está menos acertado a la hora de recomendar pruebas complementarias, plantear un diagnóstico final y planificar un plan de tratamiento. Estos hallazgos sugieren que ChatGPT podría ser una herramienta prometedora, pero se necesitan más estudios para evaluar su utilidad clínica real y su capacidad para mejorar los resultados de los pacientes.

Comunicaciones disponibles de "Inteligencia artificial e historia electrónica ya son presente en cardiología"

1. MODERA: Jordi Bañeras Rius, Hospital Universitari Vall d'Hebron, Barcelona

2. MODELOS PREDICTIVOS BASADOS EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) EN LA ESTIMACIÓN DEL RIESGO DE EVENTOS CARDIOVASCULARES TRAS SÍNDROME CORONARIO AGUDO CON ELEVACIÓN DEL SEGMENTO ST: Carlos Peña Gil¹, Dimitris Gatsios², Nikos Pappas², Manuela Sestayo Fernández³, Marta Alonso Vázquez⁴, Violeta González Salvado⁵, Estíbaliz Díaz Balboa⁴, Carmen Neiro Rey⁶ y José Ramón González Juanatey⁶

¹Rehabilitación Cardiaca. Complejo Hospitalario Universitario de Santiago de Compostela, Santiago de Compostela (A Coruña), España, ²Capemed, Ioannina, Grecia, ³Rehabilitación Cardiaca. Instituto de Investigación Sanitaria Santiago de Compostela IDIS, Santiago de Compostela (A Coruña), España, ⁴Instituto de Investigación Sanitaria Santiago de Compostela IDIS, Santiago de Compostela (A Coruña), España, ⁵Cardiología. Hospital Clínico Universitario de Santiago de Compostela, Santiago de Compostela (A Coruña), España y ⁶Cardiología. Complejo Hospitalario Universitario de Santiago de Compostela, Santiago de Compostela (A Coruña), España.

3. PLATAFORMA CLARIFY: UNA HERRAMIENTA BASADA EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA LA EVALUACIÓN DEL RIESGO DE DISFUNCIÓN CARDIACA SECUNDARIA AL TRATAMIENTO EN EL PACIENTE ONCOLÓGICO: María Torrente Regidor¹, Pedro da Costa Sousa², Óscar Salvador Montañés³, Mariola Blanco Clemente¹, Beatriz Núñez García⁴, Gracinda Guerreiro², Joao Pimentao², Blanca Cantos Sánchez⁴ y Mariano Provencio Pulla⁴

¹Hospital Universitario Puerta de Hierro, Majadahonda (Madrid), España, ²NOVA School of Science and Technology. Universidade Nova de Lisboa, Caparica Lisboa, Portugal, ³Cardiología. Hospital Universitario de Torrejón, Torrejón de Ardoz Madrid, España y ⁴Oncología Médica. Hospital Universitario Puerta de Hierro, Majadahonda (Madrid), España.

4. EVALUACIÓN DEL POTENCIAL DE CHATGPT PARA EL DIAGNÓSTICO Y TRATAMIENTO DE ENFERMEDADES CARDIOVASCULARES: Cristina Villabona Rivas, Maite Odriozola Garmendia, Julene Ugarriza Ortueta, Jara Amaiur Garcia Ugaldebere, Arturo Lanaspa Gallego, Betel Olaizola Balboa, Pablo Raposo Salas, Leire Goñi Blanco, Virginia Álvarez Asiain, Mayte Basurte Elorz, Marina Virosta Gil, Amaia Loyola Arrieta, Andoni Fernández González, Teresa Borderías Villarroel y Gonzalo Luis Alonso Salinas

Cardiología. Hospital Universitario Navarra, Pamplona/Iruña (Navarra), España.

5. UTILIDAD DEL ANÁLISIS COMPUTARIZADO DEL ELECTROCARDIOGRAMA PARA PREDECIR LA PRESENCIA DE FIBRILACIÓN ATRIAL PAROXÍSTICA EN LOS PACIENTES CON ICTUS CRIPTOGÉNICOS: Dafne Viliani¹, Alberto Cecconi², Miguel Spínola Tena³, Alba Osorio Míguez⁴, Beatriz López Melgar⁵, Álvaro Montes², Álvaro Ximénez Carrillo⁶, Carmen Ramos⁶, Clara Aguirre⁶, José Vivancos⁶, Agustín Ramos², Alberto Vera², Fernando Alfonso Manterola², Guillermo José Ortega³ y Luis Jesús Jiménez Borreguero²

¹Servicio de Cardiología. Ospedale Santa Chiara, Trento, Italia, ²Servicio de Cardiología. Hospital Universitario de La Princesa, Madrid, España, ³Unidad Análisis Datos. Hospital Universitario de La Princesa, Madrid, España, ⁴Universidad Rey Juan Carlos, Madrid, España, ⁵Servicio de Cardiología. Hospital Universitario de La Princesa, Madrid, España y ⁶Servicio de Neurología. Hospital Universitario de La Princesa, Madrid, España.

6. IMPLICACIONES PRONÓSTICAS DE LA IMPLEMENTACIÓN DE CONSULTA ELECTRÓNICA EN PACIENTES CON INSUFICIENCIA CARDIACA: DIFERENCIAS DEL IMPACTO ENTRE PACIENTES CON Y SIN HOSPITALIZACIONES PREVIAS: David García-Vega¹, Pilar Mazón-Ramos², Manuel Portela-Romero³, Moisés Rodríguez-Mañero², Daniel Rey-Aldana⁴, Manuela Sestayo-Fernández², Inés Gómez-Otero², Sergio Cinza-Sanjurjo⁴ y José Ramón González-Juanatey²

¹Complexo Hospitalario Universitario de Santiago de Compostela, Santiago de Compostela (A Coruña), España, ²Cardiología. Complexo Hospitalario Universitario de Santiago de Compostela, Santiago de Compostela (A Coruña), España, ³Hospital Clínico Universitario de Santiago de Compostela, Investigación Sanitaria de Santiago de Compostela IDIS y CIBERCV, Santiago de Compostela (A Coruña), España y ⁴Instituto de Investigación Sanitaria de Santiago de Compostela IDIS y Xerencia de Xestión Integrada de Santiago XXIS/SERGAS y CIBERCV, Santiago de Compostela (A Coruña), España.

7. HERRAMIENTA COMPUTACIONAL DE TELEMEDICINA ÚTIL PARA CLASIFICAR ALERTAS DE INSUFICIENCIA CARDIACA EN PACIENTES CON DISPOSITIVOS CARDIACOS IMPLANTABLES: Jesús Flores Soler¹, Carmen Sánchez Vallejo¹, María Jesús García Torrent¹, Francisco José García González², Victoria Cañadas Godoy¹, Ricardo Salgado Aranda¹, Juan José González Ferrer¹, Carmen Martínez Rincón², María Herreros Gil¹, María Sánchez Sánchez¹, Beatriz Cerrón Rodríguez¹, Aránzazu de Miguel López¹, Mónica Lamuedra del Olmo¹, Julián Pérez-Villacastín Domínguez¹ y Nicasio Pérez Castellano¹

¹Hospital Clínico San Carlos, Madrid, España y ²Facultad de Enfermería, Fisioterapia y Podología. Universidad Complutense, Madrid, España.

8. PODER PREDICTIVO DE LOS GRUPOS DE MORTALIDAD AJUSTADOS EN INSUFICIENCIA CARDIACA: ANÁLISIS POBLACIONAL DE 77.554 PACIENTES HOSPITALIZADOS: María del Carmen Basalo Carbajales¹, Lidia Alcoberro ¹, Santiago Jiménez Marrero¹, Emili Vela², Montse Clèries², David Monterde², Raúl Ramos Polo¹, Alexandra Pons Riverola¹, Alberto Garay¹, Núria José Bazan¹, Pedro Moliner Borja¹, Miriam Corbella¹, Cristina Enjuanes Grau¹, Cristina Capdevila¹ y Josep Comín Colet¹

¹Hospital Universitari Bellvitge, L´Hospitalet de Llobregat Barcelona, España y ²Servei Català de la Salut CatSalut, Barcelona, España.

REVISTA ESPAÑOLA DE

CARDIOLOGÍA

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