La auscultación cardíaca implica escuchar los sonidos del corazón para diagnosticar afecciones cardíacas. La interpretación precisa de estos sonidos requiere una experiencia considerable, lo que limita la coherencia entre los médicos y entre entornos. Aunque el aprendizaje profundo ofrece un camino hacia la automatización, la escasez de datos, el desequilibrio de clases y la complejidad de las señales plantean desafíos para su aplicación al análisis de ruidos cardíacos. Este estudio presenta un examen exhaustivo pionero de cómo los modelos de inteligencia artificial generativa (IA generativa), incluidas las redes generativas adversarias, los autocodificadores variacionales, los modelos de difusión y las arquitecturas basadas en transformadores, pueden abordar desafíos clave en el análisis del sonido cardíaco. Específicamente, estos modelos mitigan las limitaciones centrales al sintetizar señales de sonido cardíaco de alta fidelidad para aumentar los datos, mejorar la calidad de la señal mediante la eliminación avanzada de ruido y permitir la detección semisupervisada y no supervisada de condiciones patológicas raras. Además, analizamos sus funciones en el aprendizaje avanzado de funciones y la traducción intermodal. A pesar de los notables avances, destacamos los desafíos futuros, entre ellos garantizar la fidelidad fisiológica, mejorar la interpretabilidad del modelo y validar la utilidad clínica. En conclusión, la IA generativa aborda un desafío traslacional clave al permitir una evaluación cardíaca experta accesible, precisa y escalable, apoyando así la implementación de la cardiología de precisión.
Cardiac auscultation involves listening to heart sounds to diagnose cardiac conditions. Accurate interpretation of these sounds requires considerable experience, which limits consistency among clinicians and across settings. Although deep learning offers a path toward automation, data scarcity, class imbalance, and signal complexity pose challenges for its application to heart sound analysis. This study presents a pioneering comprehensive examination of how generative artificial intelligence (generative AI) models, including generative adversarial networks, variational autoencoders, diffusion models, and transformer-based architectures, can address key challenges in heart sound analysis. Specifically, these models mitigate core limitations by synthesizing high-fidelity heart sound signals for data augmentation, improving signal quality through advanced denoising, and enabling semi-supervised and unsupervised detection of rare pathological conditions. In addition, we discuss their roles in advanced feature learning and cross-modal translation. Despite notable progress, we highlight future challenges, including ensuring physiological fidelity, enhancing model interpretability, and validating clinical utility. In conclusion, generative AI addresses a key translational challenge by enabling accessible, accurate, and scalable expert cardiac evaluation, thereby supporting the implementation of precision cardiology.
Articulo publicado por Dr. Mahmoud Fakhry, investigador en nuestro instituto CEIEC