Médicos del Imperial College de Londres desarrollaron una herramienta de inteligencia artificial que analiza un electrocardiograma rutinario en menos de dos segundos y permite identificar señales relacionadas con dos enfermedades cardíacas: la insuficiencia cardíaca y las afecciones de las válvulas del corazón.
El sistema fue diseñado para detectar patrones en la actividad eléctrica cardíaca que pueden pasar inadvertidos durante una evaluación convencional. La tecnología podría utilizarse para identificar a los pacientes que necesitan con mayor rapidez una prueba adicional, especialmente una ecografía cardíaca.
El electrocardiograma se utiliza desde hace más de un siglo para registrar la actividad eléctrica del corazón y ayudar a detectar alteraciones como infartos y arritmias. Sin embargo, esta prueba no permite identificar directamente la insuficiencia cardíaca ni las enfermedades de las válvulas, que suelen requerir una ecografía para su evaluación.
Ese proceso puede generar demoras para algunos pacientes, debido al tiempo de espera necesario para acceder a una segunda prueba. La herramienta desarrollada por los investigadores busca utilizar el primer examen como un mecanismo de detección que permita establecer qué pacientes podrían requerir una valoración más detallada.
Para desarrollar el modelo, el equipo utilizó 10,6 millones de electrocardiogramas. A partir de ese volumen de información, el sistema aprendió a reconocer combinaciones de señales que, de acuerdo con sus creadores, pueden ser difíciles de identificar mediante una revisión convencional.
En una evaluación realizada con 67.000 pacientes en Estados Unidos, la herramienta identificó hasta el 81 % de los casos de insuficiencia cardíaca y hasta el 90 % de las enfermedades valvulares. Los resultados fueron presentados recientemente durante el congreso anual de la Sociedad Europea de Cardiología, celebrado en Múnich, Alemania.
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Los investigadores calificaron el rendimiento del modelo como “sobrehumano” y plantean que su principal utilidad estaría en acelerar la identificación de pacientes que podrían beneficiarse de estudios complementarios.
El siguiente paso será comprobar el funcionamiento de la herramienta en 590 pacientes del Servicio Nacional de Salud británico en Londres y Bristol. Esta etapa permitirá evaluar su desempeño en un entorno asistencial antes de considerar una implementación más amplia.
El equipo del Imperial College estima que, si las pruebas avanzan según lo previsto, la tecnología podría llegar a utilizarse en todo el Reino Unido dentro de aproximadamente dos años.
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Los investigadores también analizan si el modelo puede conservar su precisión cuando los electrocardiogramas sean obtenidos mediante dispositivos portátiles. Esta posibilidad ampliaría los escenarios en los que podría utilizarse la herramienta para analizar registros cardíacos.