El ECG potenciado por IA identifica a pacientes con riesgo futuro de bloqueo cardíaco

Esto puede ralentizar el ritmo cardíaco o causar latidos atípicos, lo que puede provocar desmayos, fatiga, lesiones por caídas o incluso muerte súbita. Actualmente, los médicos se basan en las lecturas del electrocardiograma (ECG) y de las guías internacionales para identificar a las personas en riesgo, pero los latidos cardíacos anormales tempranos suelen pasar desapercibidos. Investigadores han demostrado que una nueva herramienta puede predecir esta afección con mucha mayor precisión utilizando datos de ECG.

La herramienta, denominada AIRE-CHB, fue desarrollada por investigadores del Imperial College Healthcare NHS Trust (Londres, Reino Unido) y utiliza inteligencia artificial (IA) para analizar datos de ECG y detectar los primeros signos de bloqueo cardíaco completo. Para construir el sistema, los investigadores analizaron más de 1,1 millones de ECG de casi 190.000 pacientes de un hospital de Boston. Posteriormente, entrenaron la IA para reconocer patrones predictivos y la validaron con más de 50.000 participantes del Biobanco del Reino Unido.

En un estudio publicado en JAMA Cardiology, AIRE-CHB superó significativamente los métodos existentes para predecir el bloqueo cardíaco. La herramienta identificó el riesgo de desarrollar la afección con una precisión del 84 % al 94 %, según la población analizada, con un promedio del 89 %. En comparación, el estándar clínico actual identifica el riesgo correctamente solo el 59 % de las veces. Los pacientes señalados como de alto riesgo por la IA tuvieron entre siete y doce veces más probabilidades de desarrollar un bloqueo cardíaco completo que aquellos clasificados como de bajo riesgo.

Estos hallazgos demuestran que el modelo de IA podría ser especialmente valioso para pacientes con episodios de desmayos inexplicables, cuya causa podría ser un bloqueo cardíaco en fase temprana. Al permitir una detección temprana, los médicos podrían monitorizar a los pacientes más de cerca o tratarlos con marcapasos antes de que se produzcan lesiones graves o un ingreso hospitalario de urgencia. La herramienta se basa en modelos de IA-ECG anteriores, como AIRE, que se han utilizado para predecir afecciones como la valvulopatía, la diabetes y la hipertensión arterial. Se prevé que los ensayos clínicos de AIRE se realicen en el NHS a finales de 2025.

“Cuando se produce un bloqueo cardíaco completo, al principio puede ser intermitente y, por lo tanto, difícil de identificar; sin embargo, cuando se vuelve permanente, es mucho más peligroso para el paciente”, afirmó el Dr. Arunashis Sau, profesor clínico académico del Instituto Nacional del Corazón y los Pulmones del Imperial College de Londres y residente de cardiología del Imperial College Healthcare NHS Trust. “Si los médicos logramos identificar mejor a los pacientes con esta afección en una etapa temprana, podremos vigilarlos más de cerca o pasar a tratarlos con un marcapasos, evitando así lesiones graves, ingresos hospitalarios de emergencia o incluso la muerte”.

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Imperial College Healthcare NHS Trust