Ecocardiografía fetal asistida por inteligencia artificial en la detección y diagnóstico de cardiopatías congénitas fetales
DOI:
https://doi.org/10.51288/00850421Palavras-chave:
Ecocardiografía Fetal, Cardiopatías Congénitas, Inteligencia Artificial, Diagnóstico Prenatal, Fetal Echocardiography, Congenital Heart Defects, Artificial Intelligence, Prenatal DiagnosisResumo
La ecocardiografía fetal desempeña un papel crucial en el diagnóstico temprano de cardiopatías congénitas, las cuales son defectos congénitos asociados con una elevada morbimortalidad neonatal. Aunque esta técnica puede identificar hasta el 85 % de las cardiopatías congénitas, la precisión de los resultados depende significativamente de la experiencia del operador y presenta limitaciones técnicas, incluida la baja reproducibilidad. La inteligencia artificial, que incluye tanto el aprendizaje automático como el profundo, se presenta como una solución prometedora para abordar tales desafíos. Los modelos de ecocardiografía fetal asistida por inteligencia artificial han demostrado alta sensibilidad y especificidad en la detección y clasificación de cardiopatías congénitas, lo que facilita el cribado en regiones con escasez de expertos en esta área. El objetivo de esta revisión es evaluar las aplicaciones de la ecocardiografía fetal asistida por inteligencia artificial en la detección y diagnóstico de cardiopatías congénitas fetales.
Fetal echocardiography plays a crucial role in the early diagnosis of congenital heart defects, which are congenital abnormalities associated with high neonatal morbidity and mortality. Although this technique can identify up to 85 % of congenital heart defects, the accuracy of the results significantly depends on the operator’s experience and presents technical limitations, including low reproducibility. Artificial intelligence, which encompasses both machine learning and deep learning, emerges as a promising solution to address such challenges. Models of artificial intelligence-assisted fetal echocardiography have demonstrated high sensitivity and specificity in detecting and classifying congenital heart defects, facilitating screening in areas with a shortage of experts in this field. The objective of this review is to evaluate the applications of artificial intelligence-assisted fetal echocardiography in the detection and diagnosis of fetal congenital heart defects.