Un equipo de investigadores del Reino Unido ha creado una herramienta de inteligencia artificial que promete revolucionar la forma en que los médicos identifican a pacientes en riesgo de desarrollar una condición cardíaca potencialmente mortal, basándose únicamente en un electrocardiograma (ECG). Este innovador sistema puede detectar las primeras señales de un problema serio conocido como bloqueo cardíaco completo, el cual puede ser fatal si no se trata a tiempo.
El bloqueo cardíaco ocurre debido a fallos en las señales eléctricas que transmiten información entre las cámaras superiores e inferiores del corazón durante su latido. Este mal funcionamiento puede resultar en latidos más lentos o incluso en pausas, lo que podría llevar a síntomas como desmayos, fatiga y, en casos extremos, la muerte súbita.
En la actualidad, los médicos se apoyan en pistas proporcionadas por el ECG —una de las pruebas médicas más comunes— junto con directrices internacionales para identificar a quienes podrían estar desarrollando un bloqueo cardíaco completo. Sin embargo, estos métodos son imprecisos y pueden pasar por alto a pacientes que podrían beneficiarse de un tratamiento anticipado, ya que los latidos anormales pueden ser intermitentes al inicio de la enfermedad.
Innovación tecnológica en diagnóstico cardíaco
Un estudio reciente publicado en JAMA Cardiology revela cómo los investigadores del Imperial College London y el Imperial College Healthcare NHS Trust han entrenado su herramienta de IA para analizar ECGs y prever problemas futuros relacionados con el bloqueo cardíaco. La herramienta, denominada AIRE-CHB, ha demostrado ser significativamente más eficaz que los métodos actuales al identificar correctamente el riesgo de desarrollar esta condición en un 89% de los casos, frente al 59% de aciertos con los estándares existentes.
El Dr. Arunashis Sau, académico clínico del National Heart and Lung Institute del Imperial College London, destacó: “El bloqueo cardíaco completo puede ser inicialmente intermitente y difícil de detectar; sin embargo, cuando se vuelve permanente es mucho más peligroso para el paciente. Si podemos identificar mejor a los pacientes desde etapas tempranas, podremos monitorizarlos más adecuadamente o proceder a tratamientos como la implantación de marcapasos.”
Los investigadores consideran que su herramienta será especialmente útil para evaluar a pacientes que experimentan episodios inexplicables de desmayo, que podrían estar relacionados con el bloqueo cardíaco. Gracias a AIRE-CHB, es posible diagnosticar la causa de estos episodios con mayor rapidez.
Análisis exhaustivo y resultados prometedores
Para desarrollar esta herramienta, se analizaron más de 1.1 millones de grabaciones de ECG provenientes de cerca de 190,000 pacientes en un hospital de Boston. Esta vasta base de datos permitió entrenar al sistema de IA para reconocer patrones asociados con el desarrollo futuro del bloqueo cardíaco completo. Posteriormente, se puso a prueba la herramienta en un grupo separado compuesto por más de 50,000 personas del UK Biobank.
Aquellos identificados como de alto riesgo por AIRE-CHB tenían entre 7 y 12 veces más probabilidades de desarrollar esta condición comparado con aquellos considerados de bajo riesgo. En términos generales, AIRE-CHB mostró una precisión promedio del 89% en sus predicciones.
El Dr. Fu Siong Ng, autor principal y especialista en electrofisiología cardiaca del National Heart & Lung Institute del Imperial College London, subrayó la gravedad del bloqueo cardíaco: “Aproximadamente 24,000 pacientes al año en el Reino Unido sufren esta condición. Nuestra herramienta podría ofrecer tranquilidad tanto a los pacientes como a sus médicos al permitir diagnósticos más tempranos y ajustar la frecuencia del monitoreo y la programación para implantes de marcapasos.”
Perspectivas futuras y financiación del proyecto
Este avance sigue al desarrollo previo del modelo estimador de riesgo AI-ECG conocido como AIRE, capaz de predecir riesgos relacionados con enfermedades cardiovasculares desde un ECG. Otros modelos derivados han sido entrenados para analizar ECGs y prever problemas como el riesgo cardiovascular femenino, así como riesgos para la salud incluyendo muertes prematuras, hipertensión arterial, entre otros.
Se prevé que las pruebas clínicas del modelo AIRE comiencen en el NHS hacia finales de 2025. Estas evaluaciones buscarán determinar los beneficios reales al implementar este modelo con pacientes hospitalizados dentro del Imperial College Healthcare NHS Trust.
Dicha investigación fue financiada por la British Heart Foundation, mediante una beca clínica otorgada al Dr. Sau y un programa específico dirigido al Dr. Fu Siong Ng. También recibió apoyo del NIHR Imperial Biomedical Research Centre, una colaboración entre el Imperial College Healthcare NHS Trust y el Imperial College London.
'Artificial intelligence–enhanced electrocardiography for complete heart block risk stratification', por Arunashis Sau, Fu Siong Ng et al., ha sido publicada en JAMA Cardiology.
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