Algoritmo de ECG con IA permite la detección temprana de la insuficiencia cardíaca

La detección temprana de la disfunción sistólica del ventrículo izquierdo (DSVI) es una estrategia clave para identificar a los pacientes con riesgo de desarrollar insuficiencia cardíaca.

Sin embargo, el acceso a la ecocardiografía, el método de referencia para el diagnóstico de la DSVI, es limitado en entornos con escasos recursos. Una nueva investigación presentada en Heart Failure 2025 destaca cómo un algoritmo de electrocardiograma (ECG) basado en inteligencia artificial (IA) ha demostrado ser prometedor en la detección temprana de la insuficiencia cardíaca en personas que buscan atención médica en Kenia.

El estudio, dirigido por investigadores del Centro Médico Southwestern de la Universidad de Texas (Dallas, TX, EUA), exploró si la DSVI podía evaluarse mediante un algoritmo de ECG impulsado por inteligencia artificial como una solución escalable para el cribado poblacional a gran escala. El estudio prospectivo, transversal y multicéntrico involucró a pacientes adultos que visitaron ocho centros de salud en Kenia. Se evaluó el riesgo cardiovascular con base en el historial previo de enfermedad cardiovascular (ECV) o una puntuación de riesgo de Framingham (FRS) mayor del 10%.

Todos los participantes se sometieron a un ECG de 12 derivaciones y la DSVI (<40%) se evaluó utilizando AiTiALVSD, un algoritmo de ECG de IA desarrollado por Medical AI Co (Seúl, República de Corea). El algoritmo determinó la probabilidad de DSVI utilizando un umbral de riesgo predefinido de >0,097. Un subconjunto de participantes también fue evaluado tanto con el algoritmo de ECG con IA como con ecocardiografía, con el fin de comparar los resultados.

El estudio involucró a 5.992 participantes con una edad media de 55 años, de los cuales dos tercios eran mujeres (66%) y el 65% se clasificó como de alto riesgo cardiovascular. El algoritmo AI-ECG identificó una prevalencia de DSVI en el 18,3% de los participantes, con tasas más altas encontradas entre aquellos con puntuaciones de riesgo de Framingham altas (22,9%) o enfermedad cardiovascular preexistente (32,0%), en comparación con aquellos con FRS bajo (9,9%).

Entre 1.444 participantes con evaluaciones tanto de AI-ECG como de ecocardiografía, se confirmó LVSD en el 14,1% de los casos mediante ecocardiografía. El algoritmo de ECG con IA mostró un rendimiento excepcional, con una sensibilidad del 95.6%, una especificidad del 79.4% y un valor predictivo negativo del 99.1%, lo que demuestra su fiabilidad en comparación con la ecocardiografía.

“Resultó sorprendente que el algoritmo de ECG con IA identificara la DSVI en casi 1 de cada 5 personas, lo que pone de relieve la gran población con riesgo de insuficiencia cardíaca”, afirmó el Dr. Ambarish Pandey, presentador del estudio, del Centro Médico UT Southwestern. “Dado que el algoritmo de ECG con IA tuvo un buen rendimiento en comparación con el método de referencia, ahora nos gustaría realizar estudios de cribado más amplios en varios países de África. También será importante investigar si la identificación de la DSVI conlleva un mayor uso de terapias basadas en la evidencia”.

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Centro Médico UT Southwestern
Medical AI Co