Con la ayuda de la inteligencia artificial (IA), una prueba económica que se encuentra en muchos consultorios médicos pronto podría usarse para detectar enfermedades cardíacas ocultas.
por el Centro Médico Irving de la Universidad de Columbia
Las cardiopatías estructurales, como las valvulopatías, las cardiopatías congénitas y otros problemas que deterioran la función cardíaca, afectan a millones de personas en todo el mundo. Sin embargo, a falta de una prueba de detección rutinaria y asequible, muchos problemas cardíacos estructurales pasan desapercibidos hasta que se produce una pérdida significativa de la función cardíaca.
«Tenemos colonoscopias, tenemos mamografías, pero no tenemos equivalentes para la mayoría de las formas de enfermedades cardíacas», dice Pierre Elias, profesor adjunto de medicina e informática biomédica en el Colegio de Médicos y Cirujanos Vagelos de la Universidad de Columbia y director médico de inteligencia artificial en el NewYork-Presbyterian.
Elias e investigadores de la Universidad de Columbia y el Hospital Presbiteriano de Nueva York desarrollaron una herramienta de detección impulsada por inteligencia artificial, EchoNext, que analiza datos del electrocardiograma (ECG) ordinario para identificar a los pacientes que deberían realizarse una ecografía (ecocardiograma), una prueba no invasiva que se utiliza para diagnosticar problemas cardíacos estructurales.
En un estudio publicado en Nature , EchoNext identificó con precisión la enfermedad cardíaca estructural a partir de lecturas de ECG con mayor frecuencia que los cardiólogos, incluidos aquellos que usaron IA para ayudar a interpretar los datos.
«EchoNext básicamente utiliza la prueba más económica para determinar quién necesita la ecografía más cara», afirma Elias, quien dirigió el estudio. «Detecta enfermedades que los cardiólogos no pueden detectar con un ECG. Creemos que la combinación del ECG con IA tiene el potencial de crear un paradigma de cribado completamente nuevo».
El siguiente paso en la detección cardiovascular
El ECG es la prueba cardíaca más utilizada en el ámbito sanitario. Esta prueba, que mide la actividad eléctrica del corazón, se suele emplear para detectar ritmos cardíacos anormales , arterias coronarias obstruidas e infartos previos. Los ECG son económicos, no invasivos y suelen administrarse a pacientes que reciben tratamiento por afecciones no relacionadas con cardiopatías estructurales.
Si bien los ECG tienen sus usos, también presentan limitaciones. «En la facultad de medicina nos enseñaron que no se pueden detectar cardiopatías estructurales con un electrocardiograma», afirma Elias.
Los ecocardiogramas, que utilizan ultrasonidos para obtener imágenes del corazón, pueden emplearse para diagnosticar definitivamente enfermedades valvulares, miocardiopatías, hipertensión pulmonar y otros problemas cardíacos estructurales que requieren medicación o tratamiento quirúrgico.
EchoNext se diseñó para analizar datos de ECG ordinarios y determinar cuándo se justifica el seguimiento con ecografía cardíaca. El modelo de aprendizaje profundo se entrenó con más de 1,2 millones de pares de ECG y ecocardiogramas de 230.000 pacientes.
En un estudio de validación en cuatro sistemas hospitalarios, incluidos varios campus del NewYork-Presbyterian, la herramienta de detección demostró una alta precisión en la identificación de problemas cardíacos estructurales, incluida insuficiencia cardíaca debido a miocardiopatía, enfermedad valvular, hipertensión pulmonar y engrosamiento severo del corazón.
En una comparación directa con 13 cardiólogos en 3200 ECG, EchoNext identificó con precisión el 77 % de los problemas cardíacos estructurales. En cambio, los cardiólogos que realizaron un diagnóstico con los datos del ECG tuvieron una precisión del 64 %.
Detección de problemas cardíacos estructurales no diagnosticados
Para ver qué tan bien funcionaba la herramienta en el mundo real, el equipo de investigación ejecutó EchoNext en casi 85.000 pacientes sometidos a un ECG que no se habían hecho previamente un ecocardiograma.
La herramienta de IA identificó a más de 7500 personas (el 9 %) con alto riesgo de cardiopatía estructural no diagnosticada. Los investigadores realizaron un seguimiento de los pacientes durante un año para determinar cuántos recibieron un diagnóstico de cardiopatía estructural. (Los médicos de los pacientes desconocían la implementación de EchoNext, por lo que no se vieron influenciados por sus predicciones).
Entre las personas consideradas de alto riesgo por EchoNext, el 55 % se realizó su primera ecocardiografía. De ellas, casi tres cuartas partes fueron diagnosticadas con cardiopatía estructural, el doble de la tasa de positividad en comparación con todas las personas que se realizaron su primera ecocardiografía sin el beneficio de la IA.
Con la misma tasa de positividad, si todos los pacientes identificados por EchoNext como de alto riesgo se hubieran realizado un ecocardiograma, alrededor de 2.000 pacientes adicionales podrían haber sido diagnosticados con un problema cardíaco estructural potencialmente grave.
«No se puede tratar a un paciente sin conocerlo», afirma Elias. «Con nuestra tecnología, podríamos convertir los aproximadamente 400 millones de ECG que se realizarán en todo el mundo este año en 400 millones de oportunidades para detectar cardiopatías estructurales y, potencialmente, administrar un tratamiento vital en el momento más oportuno», añade Elias.
Elias y su equipo publicaron un conjunto de datos anónimos para ayudar a otros sistemas de salud a mejorar la detección de enfermedades cardíacas. Los investigadores también han iniciado un ensayo clínico para probar EchoNext en ocho servicios de urgencias.
Más información: Pierre Elias, Detección de cardiopatías estructurales mediante electrocardiogramas mediante IA, Nature (2025). DOI: 10.1038/s41586-025-09227-0 . www.nature.com/articles/s41586-025-09227-0
