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La IA identifica defectos ocultos en válvulas cardíacas a partir del ECG

Por el equipo editorial de HospiMedica en español
Actualizado el 13 Aug 2025

Las enfermedades de las válvulas cardíacas, que afectan a más de 41 millones de personas en todo el mundo, pueden provocar insuficiencia cardíaca, hospitalización e incluso la muerte. Más...

El diagnóstico temprano es crucial; sin embargo, síntomas como la dificultad para respirar o el mareo suelen atribuirse erróneamente, y algunos pacientes no presentan síntomas hasta que la enfermedad está avanzada.

Los cambios sutiles en la función cardíaca, especialmente en su actividad eléctrica, suelen pasar desapercibidos hasta que es demasiado tarde. Investigadores han creado una herramienta de inteligencia artificial (IA) para identificar el riesgo mucho antes, utilizando simplemente un electrocardiograma (ECG) estándar.

Desarrollado por investigadores del Imperial College London (Londres, Reino Unido), el modelo de IA utiliza el ECG del paciente para predecir el riesgo de desarrollar valvulopatías regurgitantes. Estas afecciones, que afectan las válvulas mitral, tricúspide o aórtica, implican una fuga de sangre retrógrada a través del corazón. La IA detecta cambios estructurales tempranos en el corazón que no son evidentes para los médicos, lo que permite identificar a los pacientes de alto riesgo mucho antes de que aparezcan síntomas físicos o daño.

El equipo de investigación entrenó el algoritmo con casi un millón de registros de ECG y ecocardiogramas de más de 400.000 pacientes en China. Para garantizar la precisión en diferentes poblaciones, la herramienta se validó posteriormente con más de 34.000 pacientes en Estados Unidos. El estudio, publicado en The European Heart Journal, muestra que el modelo de IA predijo con éxito el riesgo de valvulopatía entre el 69 % y el 79 % de las veces, mostrando un rendimiento fiable en diversos grupos étnicos y entornos de atención médica.

Además, los pacientes de alto riesgo identificados por la IA tenían hasta 10 veces más probabilidades de desarrollar fugas valvulares, lo que ofrece una ventana crítica para la prevención. Esta tecnología podría revolucionar la atención al permitir identificar a los pacientes que necesitan seguimiento o intervención temprana, mucho antes de que la enfermedad de las válvulas cardíacas cause daño. La investigación se basa en el desarrollo previo del modelo relacionado de estimación de riesgo mediante IA-ECG, conocido como AIRE, que puede predecir el riesgo de que los pacientes desarrollen y empeoren una enfermedad a partir de un ECG.

“Nuestro trabajo consiste en aprovechar la IA para detectar cambios sutiles en las etapas más tempranas a partir de una prueba sencilla y común, y creemos que esto podría ser realmente transformador para médicos y pacientes”, afirmó el Dr. Arunashis Sau, uno de los líderes del estudio. “En lugar de esperar a que aparezcan los síntomas o depender únicamente de pruebas de imagen costosas y laboriosas, podríamos utilizar ECG mejorados con IA para detectar a las personas con mayor riesgo antes que nunca”.


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