Los investigadores entrenaron dos redes residuales idénticas con imágenes de ECG de un solo latido. Una de ellas recibió una codificación en falso color que colorea el área bajo el intervalo QT con una paleta basada en el nomograma QT, una herramienta clínica para evaluar el riesgo. El modelo que solo usaba color obtuvo valores de AUC de 0,903 y 0,914 en dos visitas del UK Biobank, mientras que el modelo monocromo se mantuvo en torno a 0,72. Con ocho técnicas de explicación, las imágenes en color permitieron localizar con mayor claridad y estabilidad la región QT de riesgo.
Por qué importa
Los profesionales clínicos podrían confiar en explicaciones de ECG generadas por IA que concuerden con conocimientos establecidos de electrofisiología, lo que aumentaría la confianza en las evaluaciones automatizadas del riesgo.
