ISSN: 0300-8932 Factor de impacto 2023 7,2

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.

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