Los médicos humanos superan al estetoscopio de IA en el diagnóstico de problemas cardíacos de mascotas

Los clínicos humanos superaron a un estetoscopio digital habilitado para IA en el diagnóstico de problemas cardíacos en mascotas, según un estudio realizado en la Facultad de Medicina Veterinaria de la Universidad Estatal de Carolina del Norte. La investigación, que se llevó a cabo desde el 1 de agosto de 2025 hasta el 31 de diciembre de 2025, evaluó la efectividad del estetoscopio Core 500, desarrollado por EKO Health Inc. Este dispositivo se conecta a una aplicación de teléfono inteligente que proporciona interpretaciones en tiempo real de sonidos cardíacos asistidas por IA, incluida la presencia de murmullos y ritmos irregulares.

El estudio incluyó 105 animales de compañía, 54 perros y 51 gatos, examinados por tres tipos de profesionales: un cardiólogo veterinario certificado por la junta, un residente de cardiología y un estudiante de veterinaria de cuarto año. Cada participante se sometió a auscultación cardíaca utilizando el estetoscopio habilitado para IA. Los resultados mostraron que los clínicos humanos superaron constantemente al dispositivo tanto en la detección de soplos como en la identificación de arritmias. En perros, el cardiólogo identificó 38 (70%) con soplos y 24 (44%) con arritmias. El estetoscopio AI detectó correctamente soplos en 33 de los 38 perros, logrando una tasa de precisión del 87%.

Sin embargo, su detección de arritmias fue problemática, al no identificar a ningún perro como libre de arritmias y etiquetar incorrectamente a 22 perros como que tenían fibrilación auricular cuando no lo tenían. Estudiantes de veterinaria de cuarto año coincidieron con el rendimiento del estetoscopio en la detección de soplos, pero se desempeñaron de manera similar al dispositivo en la identificación de arritmias. En gatos, la situación fue aún más pronunciada. El cardiólogo encontró que 22 (43%) tenían soplos, mientras que solo uno (2%) exhibió una arritmia. El estetoscopio AI no pudo detectar soplos en 20 de los 22 gatos afectados, identificando soplos en solo dos.

Los estudiantes de veterinaria, sin embargo, demostraron un rendimiento significativamente mejor, identificando correctamente los soplos en casi dos tercios de los gatos afectados. El estudio destacó las limitaciones de los sistemas de IA entrenados principalmente en datos humanos, que pueden no ser adecuados para diagnosticar afecciones en especies no humanas. Kursten Pierce, profesor asistente de ciencias clínicas y cardiólogo certificado en NC State, enfatizó que los estetoscopios son herramientas universales utilizadas tanto por médicos humanos como por veterinarios.

Señaló que algunos veterinarios expresaron dudas sobre la confiabilidad de los hallazgos de la IA, lo que provocó la necesidad de este estudio. Señaló que la incapacidad del estetoscopio de IA para detectar murmullos en gatos podría conducir a diagnósticos perdidos, lo que potencialmente permitiría que se pasasen desapercibidos problemas graves de salud. Los hallazgos subrayan el papel crítico de la experiencia humana en la interpretación de los datos generados por la IA, especialmente cuando los datos de capacitación subyacentes no se alinean con la población objetivo. El estudio plantea preguntas más amplias sobre la generalización de las tecnologías de IA diseñadas para uso humano en medicina veterinaria.

A medida que más veterinarios adoptan herramientas asistidas por IA, existe una creciente necesidad de estudios de validación adaptados específicamente a pacientes animales. Los investigadores sugieren que los desarrollos futuros deberían centrarse en refinar los modelos de IA para tener en cuenta las diferencias fisiológicas entre las especies, asegurando que estas herramientas mejoren en lugar de obstaculizar la toma de decisiones clínicas. La investigación ha sido publicada en el Journal of the American Veterinary Medical Association.