Repeat variation and definition dependence of ECG/VCG markers: an exploratory audit of one implementation (LoopLens 10.1)

El corazón humano late con un ritmo que es tan único como una huella dactilar, pero habla un lenguaje escrito en electricidad. Cuando los médicos colocan parches adhesivos en el pecho de un paciente, están capturando esta historia eléctrica en una tira de papel o en una pantalla digital, creando un trazado conocido como electrocardiograma. Durante más parte de un siglo, esta herramienta ha sido el estándar para comprobar la salud del corazón, permitiendo a los médicos detectar irregularidades al observar la forma y el tiempo de las ondas. Sin embargo, la historia que cuenta el corazón no siempre es la misma historia que escribe la máquina. Los números que una computadora escupe dependen en gran medida de cómo esté construido el software, qué fórmulas matemáticas utiliza para traducir las señales puras y exactamente dónde decide un humano o una máquina que una onda comienza y termina. Si dos programas de computadora diferentes observan el mismo latido, podrían medir la duración de un pulso de manera distinta, o calcular el ángulo de la fuerza eléctrica en una dirección diferente. Esto crea un problema: si los números cambian según la herramienta utilizada en lugar de la salud real del paciente, se vuelve difícil saber si un cambio en la lectura significa que el paciente está mejorando, empeorando, o si la computadora simplemente cambió de opinión.

Un investigador de la Universidad Johannes Kepler de Linz se propuso investigar qué tanto dependen estas mediciones de los programas y las reglas específicas utilizadas para crearlas. El estudio se centró en un software específico llamado LoopLens, versión 10.1, diseñado para encontrar automáticamente los puntos de inicio y fin de las ondas cardíacas y calcular diversas mediciones a partir de ellas. El investigador no preguntó si el software podía diagnosticar una enfermedad o predecir un ataque al corazón. En su lugar, la pregunta era más simple y fundamental: si tomas una grabación cardíaca y la pasas por el software dos veces, o si cambias el mapa matemático que el software utiliza para traducir la señal, ¿cuánto cambian los números? Para encontrar la respuesta, el investigador recopiló una colección masiva de grabaciones cardíacas de una base de datos pública que contiene decenas de miles de pacientes. Observaron pares de grabaciones tomadas de la misma persona a pocas horas de diferencia para ver cuánto fluctúan los números naturalmente. También probaron qué sucedía cuando intercambiaban las fórmulas matemáticas utilizadas para reconstruir la forma eléctrica tridimensional del corazón a partir de la grabación estándar de 12 derivaciones. Finalmente, compararon las marcas automáticas del software sobre dónde comienza una onda frente a las marcas realizadas por expertos humanos.

Los resultados revelaron que los números producidos por el software son mucho menos estables de lo que uno esperaría. Al observar miles de pares de grabaciones tomadas de la misma persona con solo horas de diferencia, las mediciones variaron significante mente. Para la duración del pulso eléctrico principal, conocido como complejo QRS, la diferencia entre dos mediciones del mismo corazón pudo ser de hasta 27 milisegundos. Para el tiempo que tarda el corazón en recargarse, conocido como intervalo QT, la variación fue incluso mayor, alcanzando casi los 62 milisegundos. En el mundo de las mediciones cardíacas, donde los médicos suelen buscar cambios de apenas unos pocos milisegundos para tomar decisiones críticas, estos cambios son sustanciales. El estudio encontró que, para muchas de las mediciones, el software no podía distinguir de manera confiable entre un cambio real y el ruido natural del proceso de medición. Solo una pequeña fracción de las mediciones mostró un alto nivel de consistencia, mientras que la mayoría mostró un acuerdo moderado a bajo. Esto significa que si un médico ve que un número cambia ligeramente entre dos visitas, podría ser una señal de un problema de salud real, o podría ser simplemente el resultado de que la computadora midió el mismo corazón de una manera ligeramente distinta cada vez.

La investigación también demostró que la elección del mapa matemático utilizado para reconstruir la forma 3D del corazón tiene un efecto profundo en los resultados. El software puede utilizar diferentes conjuntos de reglas para traducir la grabación plana de 12 derivaciones en una vista tridimensional. Cuando el investigador cambió un conjunto de reglas por otro, más del 60 por ciento de las mediciones cambiaron lo suficiente como para ser consideradas dependientes de las reglas específicas utilizadas. De hecho, ni una sola medición se mantuvo perfectamente estable cuando se cambiaron las reglas. Esto sugiere que el número que un médico ve no es solo una propiedad del corazón, sino una propiedad del corazón combinada con las elecciones matemáticas específicas realizadas por el software. Incluso pequeños ajustes en dónde el software decide que una onda comienza o termina podrían desplazar los resultados. Cuando el investigador probó la capacidad del software para encontrar el inicio de la onda P, que representa la señal eléctrica que dispara la contracción del corazón, el error fue de 14 milisegundos en comparación con expertos humanos utilizando un conjunto de reglas. Cuando el punto de referencia se cambió a un estándar diferente, el error cayó a solo 1 milisegundo. Esto demuestra que la definición de un límite es tan importante como la medición misma.

El estudio también analizó cómo se mantenían estas mediciones en otros conjuntos de datos y comparó el software con otras herramientas. En grabaciones tomadas con hasta un día de diferencia, la variación fue similar o ligeramente mejor de lo que se vio en el primer conjunto de datos, pero el investigador no pudo decir definitivamente si el software era mejor o peor que otras herramientas porque las condiciones no eran idénticas. Cuando el software fue probado en grabaciones de un ensayo clínico donde los pacientes tomaron fármacos conocidos por afectar la sincronización cardíaca, el software identificó correctamente la dirección del cambio para los tres fármacos que se esperaba que prolongaran el tiempo de recarga del corazón. Sin embargo, la magnitud del cambio medida por el software no siempre coincidió con la magnitud medida por los anotadores originales del ensayo. En algunos casos, el software y los anotadores humanos no estuvieron de acuerdo sobre la magnitud del efecto, y en un caso, el software detectó un cambio en el ancho del pulso que los anotadores humanos no vieron. Esto indica que, si bien el software puede detectar que algo está sucediendo, los números exactos que produce dependen de cómo fue construido y de cómo se le ordenó observar los datos.

En última instancia, la investigación concluye que los números generados por las herramientas de análisis cardíaco automatizado no son verdades absolutas, sino interpretaciones que dependen fuertemente de las reglas internas del software. La variación vista entre mediciones tomadas a pocas horas de distancia, la sensibilidad al mapa matemático utilizado y la dependencia de cómo se definen los límites, todo esto significa que un solo número no puede tomarse de forma aislada. El estudio no pretende afirmar que estas herramientas sean inútiles, pero sí muestra que su fiabilidad es limitada. Para que un médico confíe en una medición, debe comprender que el valor está ligado a la versión específica del software y a las reglas específicas utilizadas para generarlo. Los hallazgos sugieren que, antes de que estas mediciones puedan usarse para tomar decisiones sobre la salud de un paciente, las fuentes de variación deben entenderse y separarse de la condición real del corazón. El trabajo sirve como un recordatorio de que, en la era digital, las herramientas que usamos para medir el cuerpo humano son tanto parte de la historia como el cuerpo mismo.