Herramienta de IA para RM cardíaca mejora la predicción del riesgo de mortalidad

Estas mediciones pueden influir en la terapia de la insuficiencia cardíaca, la colocación de dispositivos implantados, los procedimientos de revascularización, la evaluación del riesgo quirúrgico y el seguimiento durante la quimioterapia.

Nuevos hallazgos muestran ahora que las mediciones basadas en inteligencia artificial obtenidas mediante resonancia magnética cardíaca pueden identificar con mayor precisión a los pacientes con mayor riesgo de muerte.

Investigadores de City St George’s, University of London y University College London evaluaron una herramienta de inteligencia artificial que mide automáticamente la fracción de eyección a partir de exploraciones de resonancia magnética cardíaca.

La herramienta genera mediciones de la función cardíaca a partir de datos de imagen que los clínicos normalmente evaluarían de forma manual, lo que permite comparar directamente su rendimiento con las mediciones realizadas por clínicos experimentados. El estudio se publicó en The Lancet Digital Health el 2 de noviembre de 2026.

El estudio pronóstico retrospectivo y multicéntrico incluyó a 27.382 pacientes en el Reino Unido y Estados Unidos que estaban siendo evaluados por afecciones cardíacas conocidas o sospechadas. Se hizo un seguimiento de los pacientes durante una media de más de cinco años, periodo durante el cual se produjeron 3.458 muertes. Las mediciones de la fracción de eyección derivadas por IA fueron ligeramente, pero significativamente, mejores que las derivadas por los clínicos para identificar a los pacientes con mayor riesgo de muerte.

La herramienta de IA también completó el análisis considerablemente más rápido que la evaluación manual, procesando las exploraciones en aproximadamente dos a tres segundos por paciente. Un trabajo previo del mismo equipo encontró que el análisis realizado por clínicos expertos suele tardar alrededor de 13 minutos. Los errores del sistema de IA fueron poco frecuentes, se produjeron en aproximadamente el 1 % de los pacientes y afectaron al 0,08 % de las imágenes.

Los hallazgos respaldan el posible uso de la IA como enfoque de primera línea para el análisis de resonancias magnéticas cardíacas, con revisión experta cuando sea necesario. Los investigadores subrayaron que los clínicos siguen siendo esenciales para verificar los resulta

dos e interpretar los hallazgos de imagen en el contexto clínico más amplio. El equipo ahora planea combinar las mediciones del escáner cardíaco derivadas por IA con otros datos diagnósticos, en particular electrocardiogramas, para ayudar a identificar antes las anomalías del músculo cardíaco.

“Incluso mejoras modestas en la precisión pueden tener un impacto significativo cuando se aplican a miles de pacientes. La IA no está sustituyendo a los clínicos, pero puede proporcionar mediciones más rápidas y consistentes a bajo costo y apoyar una toma de decisiones clínicas más ágil que, en última instancia, beneficia a los pacientes”, afirmó el Dr. Rhodri Davies, profesor asociado de University College London, autor sénior e inventor de la herramienta de IA.

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City St George’s, University of London 
University College London