ECG mejorado con IA detecta riesgo de insuficiencia cardíaca en entornos con recursos limitados

En el África subsahariana, los pacientes suelen desarrollar la enfermedad a edades más tempranas y presentan peores resultados.

La detección precoz de la disfunción sistólica del ventrículo izquierdo, un precursor clave de la insuficiencia cardíaca, se ve limitada por la escasez y el elevado coste de la ecocardiografía. Un nuevo estudio demuestra que un enfoque basado en inteligencia artificial puede permitir una detección más temprana y económica en entornos de atención médica rutinaria.

Investigadores del Centro Médico UT Southwestern (Dallas, Texas, EE. UU.) evaluaron un electrocardiograma con inteligencia artificial (ECG-IA) que analiza electrocardiogramas estándar para detectar la disfunción sistólica del ventrículo izquierdo (DSVI) y otros antecedentes de insuficiencia cardíaca. La investigación se centró en Kenia, donde el acceso a la ecocardiografía es limitado.

El ECG-IA se implementó en ocho centros de salud para probar su rendimiento como herramienta de detección inicial. El objetivo era determinar si los datos del ECG, mejorados con IA, podían identificar de forma fiable a los pacientes que requerían pruebas de imagen confirmatorias.

Casi 6.000 pacientes que acudían a consulta médica rutinaria se sometieron a una prueba de detección mediante ECG-IA. Un subgrupo de 1.444 pacientes también se sometió a una ecocardiografía para verificar los hallazgos del ECG-IA. Entre quienes recibieron ecocardiogramas, el algoritmo identificó DSVI en el 14,1% de los pacientes. El valor predictivo negativo fue del 99,1%, lo que indica que casi todos los pacientes con un resultado negativo en el cribado fueron confirmados como negativos en la ecocardiografía.

El algoritmo mostró una alta sensibilidad, al identificar correctamente al 95,6% de los pacientes con DSVI, y demostró una especificidad del 79,4% para descartar a quienes no tenían la afección. Los resultados positivos del ECG-IA se asociaron fuertemente con otros marcadores de remodelación cardíaca adversa, como la hipertrofia ventricular izquierda y la disfunción diastólica. Los autores concluyeron que el ECG-IA respalda la detección sistemática de DSVI en entornos donde la ecocardiografía generalizada no es factible, ofreciendo una posible vía de bajo costo para una detección más temprana.

Los hallazgos se publicaron en JAMA Cardiology el 6 de mayo de 2026. Entre los colaboradores se encontraban socios clínicos en Kenia, en particular el Hospital M.P. Shah, y el reclutamiento de pacientes abarcó ocho centros. El estudio subraya el potencial de la inteligencia artificial para ampliar el alcance de las pruebas de detección cardíaca en entornos con recursos limitados, reservando la ecocardiografía para pacientes con mayor riesgo.

“Estos hallazgos respaldan la utilidad de la IA-ECG como una herramienta de detección práctica y escalable que puede identificar eficazmente a las personas en riesgo de insuficiencia cardíaca en entornos con recursos limitados donde el acceso a la ecocardiografía es restringido, lo que aborda una brecha crítica en la atención cardiovascular mundial”, dijo Ambarish Pandey, MD, profesor asociado de Medicina Interna en la División de Cardiología y en la Escuela de Salud Pública Peter O'Donnell Jr. de UT Southwestern.

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UT Southwestern Medical Center