El hallazgo de Berkeley fue entrenado con cientos de miles de electrocardiogramas
Investigadores de la Universidad de California en Berkeley desarrollaron una herramienta de inteligencia artificial que detectó señales de riesgo en electrocardiogramas rutinarios. El sistema fue evaluado con registros de Suecia, Estados Unidos y Taiwán para identificar a personas con mayor probabilidad de sufrir una muerte cardíaca súbita.
Infórmate en DiarioPampero.com – El algoritmo podría ampliar la detección de pacientes vulnerables que no son identificados mediante los métodos convencionales y aportar información para decidir qué controles o tratamientos preventivos requieren.
La investigación de la UC Berkeley encontró una señal de advertencia previamente pasada por alto en electrocardiogramas, según informó el material publicado por Cadena 3. El hallazgo sugiere que la IA y muerte súbita cardíaca podrían vincularse mediante patrones eléctricos que no siempre son reconocidos por las evaluaciones habituales.
Para entrenar el sistema, los investigadores analizaron más de 440.000 electrocardiogramas recopilados en Suecia y los compararon con información de certificados de defunción. De ese modo, el algoritmo aprendió a distinguir diferencias entre personas sanas, pacientes con riesgos conocidos y quienes luego murieron por causas cardíacas súbitas.
El equipo probó después la herramienta con registros adicionales de pacientes de Estados Unidos y Taiwán. De acuerdo con los resultados difundidos, la evaluación en distintas poblaciones permitió analizar si los patrones identificados podían conservar su capacidad para reconocer a personas con un riesgo elevado.
Una herramienta para evaluar riesgos ocultos
Los resultados indicaron que el algoritmo podría detectar pacientes vulnerables con mayor precisión que algunas pruebas convencionales. En la actualidad, los médicos suelen considerar cuánto bombea sangre el corazón en cada contracción para estimar si una persona podría beneficiarse de un desfibrilador implantable.
Según el material fuente, las mediciones tradicionales identifican a un grupo con una tasa de mortalidad anual por paro cardíaco súbito del 4,6%. En cambio, el sistema de inteligencia artificial reconoció un grupo cuya tasa anual alcanzó el 7%, aunque el hallazgo todavía debe integrarse a la evaluación médica y no reemplaza el criterio de los especialistas.
Otra característica señalada por los investigadores es que la tecnología utiliza imágenes de electrocardiogramas ordinarios, estudios que ya se realizan de manera habitual en hospitales y centros médicos. Esto permitiría analizar información existente sin incorporar, necesariamente, una nueva prueba al proceso de atención.
El estudio fue publicado en la revista Nature y podría ayudar a orientar decisiones sobre el uso de desfibriladores implantables. Estos dispositivos pueden emitir una descarga cuando detectan un ritmo cardíaco peligroso, aunque su colocación implica un procedimiento invasivo y no todas las personas consideradas de alto riesgo llegan a necesitarlos.
El paro cardíaco súbito no es lo mismo que un infarto. Mientras el infarto se produce cuando se bloquea o reduce de manera severa el flujo sanguíneo hacia una parte del corazón, el paro cardíaco ocurre cuando falla el sistema eléctrico que coordina los latidos.
La reanimación cardiopulmonar y la descarga de un desfibrilador externo automático pueden restablecer el ritmo en algunos casos. Sin embargo, el material difundido señala que cerca del 90% de las personas que sufren un paro cardíaco súbito fuera de un hospital mueren en pocos minutos, lo que dificulta intervenir a tiempo.
Los investigadores también buscan comprender qué cambios internos producen las señales eléctricas detectadas por el algoritmo. Para ello, analizan la posibilidad de contactar a pacientes cuyos electrocardiogramas sean clasificados como de alto riesgo y ofrecerles un parche de monitoreo continuo.
Esas grabaciones más prolongadas podrían aportar información sobre los procesos biológicos que vuelven a ciertos corazones más vulnerables a alteraciones eléctricas repentinas. En algunos casos, esos datos podrían respaldar futuras decisiones sobre controles adicionales o la colocación de un desfibrilador implantable.
El trabajo también plantea una aplicación científica más amplia: utilizar la inteligencia artificial no solo para clasificar riesgos, sino para descubrir patrones biológicos que todavía no tienen una explicación completa. Los autores consideran que ese enfoque podría abrir nuevas líneas de investigación sobre la prevención de la muerte cardíaca súbita.
La herramienta aún requiere validación y aplicación clínica supervisada. El material no indica que el sistema esté disponible para uso general ni que pueda utilizarse como diagnóstico independiente, por lo que sus resultados deben interpretarse dentro de una evaluación médica integral.
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