Un equipo internacional de investigadores desarrolló un sistema de inteligencia artificial capaz de detectar con mayor precisión a las personas con riesgo de muerte cardíaca súbita mediante el análisis de electrocardiogramas (ECG). El trabajo, publicado en la revista científica Nature, podría modificar los criterios actuales para indicar desfibriladores implantables y mejorar la prevención de una de las principales causas de muerte cardiovascular.
La muerte cardíaca súbita provoca más de 300.000 fallecimientos por año en Estados Unidos y millones en todo el mundo. Uno de los principales desafíos médicos ha sido identificar qué pacientes presentan un riesgo suficientemente elevado como para beneficiarse de un desfibrilador implantable antes de sufrir un evento fatal.
Investigadores liderados por la University of California, Berkeley entrenaron un modelo de inteligencia artificial utilizando más de 440.000 electrocardiogramas obtenidos en Suecia y posteriormente validaron el sistema con pacientes de Estados Unidos y Taiwán. El algoritmo aprendió a reconocer patrones eléctricos del corazón asociados con futuros episodios de muerte cardíaca súbita que no son fácilmente identificables mediante la interpretación clínica convencional.
Según los resultados, el sistema identifica un grupo de pacientes de alto riesgo cuya probabilidad anual de muerte cardíaca súbita alcanza aproximadamente el 7%, frente al 4,6% detectado mediante los criterios clínicos actualmente utilizados, basados principalmente en la fracción de eyección del ventrículo izquierdo.
Esa diferencia permitiría reconocer miles de pacientes adicionales cada año que hoy son considerados de bajo riesgo, pero que en realidad podrían beneficiarse de medidas preventivas como la implantación de un desfibrilador automático.
El estudio también aporta información sobre la fisiología de esta enfermedad. Los investigadores sostienen que la inteligencia artificial habría identificado señales electrofisiológicas previamente desconocidas presentes en el ECG, lo que abre nuevas líneas de investigación para comprender por qué algunas personas aparentemente estables sufren un paro cardíaco inesperado.
El investigador principal, Ziad Obermeyer, señaló que la IA no solo puede mejorar las decisiones clínicas, sino también ayudar a comprender procesos biológicos que hasta ahora permanecían ocultos.
Próximos pasos
Los autores destacan que el algoritmo aún deberá ser evaluado en estudios prospectivos antes de incorporarse de forma rutinaria a la práctica clínica. Si futuras investigaciones confirman estos resultados, la herramienta podría integrarse en los sistemas hospitalarios para mejorar la estratificación del riesgo utilizando electrocardiogramas que ya forman parte de la atención médica habitual.