Detectar a tiempo una insuficiencia cardíaca avanzada –una condición en la que el corazón pierde capacidad para bombear sangre de manera eficiente– puede ser crucial para recibir tratamiento oportuno y evitar complicaciones graves. Sin embargo, el diagnóstico de esta condición a menudo depende de estudios complejos que no están disponibles en todos los hospitales.
Científicos del Weill Cornell Medical College han desarrollado un sistema basado en inteligencia artificial capaz de identificar esta condición a partir de ecocardiogramas y registros médicos. Este avance podría ampliar el acceso a evaluaciones en miles de pacientes, reduciendo la necesidad de pruebas especializadas que solo se encuentran en centros de alta complejidad.
El modelo analiza imágenes cardíacas de uso común junto con información clínica básica para identificar a personas en riesgo sin necesidad de procedimientos sofisticados, facilitando así intervenciones tempranas.
Actualmente, la confirmación de una insuficiencia cardíaca avanzada suele requerir una prueba de esfuerzo cardiopulmonar, un procedimiento que exige equipamiento específico y personal capacitado.
Según datos del Weill Cornell Medical College, solo una parte de las aproximadamente 200.000 personas afectadas en Estados Unidos reciben la atención adecuada debido a estas limitaciones.
Un estudio publicado en la revista npj Digital Medicine evaluó un modelo de aprendizaje automático capaz de estimar el consumo máximo de oxígeno durante el ejercicio (VO2 máximo), un indicador clave del rendimiento cardíaco. Este valor refleja la capacidad del organismo para utilizar oxígeno durante el esfuerzo, lo que permite evaluar el estado funcional del sistema cardiovascular.
El sistema, liderado por el doctor Fei Wang, especialista en informática médica, combina el análisis de secuencias de ecocardiogramas –que permiten observar el flujo sanguíneo y el funcionamiento de las válvulas– con variables clínicas como la edad, los antecedentes y otros parámetros médicos básicos.
Para su desarrollo, los investigadores utilizaron datos de 1.000 pacientes del NewYork-Presbyterian/Columbia University Irving Medical centre, garantizando la privacidad mediante la anonimización de los registros. Posteriormente, el modelo se validó en otros 127 casos de diversos centros.
Los resultados mostraron una precisión cercana al 85%, superando a otros enfoques previos. Este nivel de exactitud sugiere que el sistema podría ser una herramienta de apoyo valiosa para la toma de decisiones médicas.
El proyecto involucró a especialistas en informática, ciencia de datos y cardiología clínica de instituciones como Weill Cornell Medical College, Cornell Tech y Columbia University. “Esto abre una vía prometedora para una evaluación más eficiente utilizando datos que ya están integrados en la atención médica cotidiana”, afirmó Fei Wang.
El cardiólogo especializado en insuficiencia cardíaca, Nir Uriel, destacó el potencial de esta herramienta: “Si podemos utilizar este enfoque para identificar a muchos pacientes con insuficiencia cardíaca avanzada que de otro modo no serían detectados, esto podría cambiar la práctica clínica y mejorar significativamente los resultados y la calidad de vida”.
El principal beneficio de este desarrollo es su potencial para ampliar el alcance de las evaluaciones médicas sin depender de una infraestructura compleja. Al utilizar información que ya se obtiene en la mayoría de los hospitales, podría implementarse en entornos con menos recursos.
Esto permitiría identificar casos en etapas más tempranas y mejorar las oportunidades de tratamiento, especialmente para aquellos pacientes que actualmente no tienen acceso a centros especializados. El avance no solo representa una mejora tecnológica, sino también una posible reducción de las desigualdades en el acceso a la salud.
Tras los resultados iniciales, el equipo planea ampliar los estudios clínicos para validar el modelo en diferentes poblaciones. Su implementación generalizada requerirá la aprobación de organismos reguladores como la Administración de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos (FDA).
Se espera que este enfoque contribuya a optimizar la atención clínica y mejorar la calidad de vida de los pacientes. Los investigadores señalan que la integración de la medicina y la inteligencia artificial está generando nuevas herramientas con un impacto directo en la salud pública.
El Weill Cornell Medical College estima que esta tecnología podría beneficiar a miles de personas que actualmente no tienen acceso a atención especializada, transformando la forma en que se detectan y tratan los casos más avanzados de esta enfermedad.
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