NUEVA YORK,EE.UU./ SALUD DIGITAL.- La muerte súbita cardíaca continúa siendo uno de los grandes desafíos de la medicina moderna. Cada año, más de 300.000 personas fallecen en Estados Unidos como consecuencia de un paro cardíaco repentino, una emergencia que puede afectar tanto a personas mayores con antecedentes cardiovasculares como a jóvenes aparentemente sanos.
Ahora, una investigación liderada por la Universidad de California en Berkeley plantea una nueva estrategia basada en inteligencia artificial (IA) que podría cambiar la forma de identificar a los pacientes con mayor riesgo.
El estudio, publicado en la revista ‘Nature’, ha permitido desarrollar un algoritmo capaz de detectar señales ocultas en los electrocardiogramas, unos patrones que hasta ahora habían pasado desapercibidos para los especialistas. Gracias a este hallazgo, los investigadores consideran que será posible mejorar el diagnóstico precoz y aumentar las posibilidades de prevenir miles de fallecimientos.
Para desarrollar la herramienta, el equipo científico entrenó el sistema utilizando más de 440.000 electrocardiogramas procedentes de Suecia, además de información extraída de certificados de defunción. El objetivo era enseñar al algoritmo a reconocer determinadas alteraciones en las ondas eléctricas del corazón asociadas a pacientes que, posteriormente, habían sufrido una muerte súbita cardíaca.
La inteligencia artificial era capaz de identificar con mayor precisión a las personas con riesgo elevado en comparación con los métodos clínicos utilizados habitualmente en la práctica médica
Tras el entrenamiento inicial, los investigadores validaron el modelo con miles de registros adicionales procedentes de Estados Unidos y Taiwán. Los resultados mostraron que la inteligencia artificial era capaz de identificar con mayor precisión a las personas con riesgo elevado en comparación con los métodos clínicos utilizados habitualmente en la práctica médica.
UNA REVOLUCIÓN FRENTE A LAS PRUEBAS CONVENCIONALES
En la actualidad, la principal herramienta para determinar el riesgo de muerte súbita consiste en medir la fracción de eyección, es decir, la cantidad de sangre que el corazón expulsa con cada latido. Los pacientes que presentan valores por debajo de un determinado umbral suelen ser candidatos a la implantación de un desfibrilador interno, un dispositivo capaz de restaurar el ritmo cardíaco mediante una descarga eléctrica.
Sin embargo, este método presenta importantes limitaciones. Según los datos del estudio, las pruebas convencionales identifican a un grupo de pacientes con una tasa anual de muerte súbita del 4,6 %. En cambio, el algoritmo desarrollado por la Universidad de California detectó un grupo con un riesgo anual del 7 %, lo que supone identificar a miles de personas que, con los criterios actuales, serían consideradas de bajo riesgo.
«No solo podemos tomar mejores decisiones, sino también empezar a comprender qué les ocurre realmente a estos pacientes antes de que su corazón se detenga»
El autor principal del estudio, Ziad Obermeyer, profesor asociado de la Escuela de Salud Pública de la Universidad de California en Berkeley, reconoce que la toma de decisiones médicas sigue siendo uno de los aspectos más complejos de la asistencia sanitaria. «No solo podemos tomar mejores decisiones, sino también empezar a comprender qué les ocurre realmente a estos pacientes antes de que su corazón se detenga», explica el investigador.
La muerte súbita cardíaca se diferencia del infarto en que no está provocada por una obstrucción del flujo sanguíneo, sino por una alteración repentina del sistema eléctrico del corazón. Aunque la reanimación cardiopulmonar y el uso de desfibriladores externos pueden salvar vidas, alrededor del 90 % de las personas que sufren un paro cardíaco fuera del hospital fallecen en cuestión de minutos.
Para Obermeyer, uno de los aspectos más llamativos de esta investigación es que la medicina ya dispone del tratamiento necesario para evitar muchas de estas muertes. «Si supieras que vas a morir de forma repentina, acudirías al cardiólogo para que te implantara un desfibrilador. El problema es que los médicos no pueden determinar quién lo necesita antes de que sea demasiado tarde», señala.
UNA BUENA INTELIGENCIA ARTIFICIAL COMIENZA CON BUENOS DATOS
Los investigadores también destacan la importancia del acceso a grandes volúmenes de información sanitaria para el desarrollo de herramientas de IA. «Una buena inteligencia artificial comienza con buenos datos», afirma Obermeyer, quien recuerda que recopilar la información necesaria para este proyecto llevó cerca de diez años. En este sentido, advierte de que la dificultad para acceder a bases de datos médicas es uno de los principales obstáculos para la expansión de la inteligencia artificial en el ámbito clínico.
La siguiente fase del proyecto ya está en marcha. El equipo trabaja con distintos sistemas sanitarios de Suecia, Taiwán y Estados Unidos para incorporar el algoritmo a las bases de datos hospitalarias.
El objetivo es que los pacientes identificados como de alto riesgo puedan someterse a un seguimiento más estrecho mediante dispositivos de monitorización continua. Además de mejorar la prevención de la muerte súbita cardíaca, los investigadores creen que esta tecnología podría abrir una nueva etapa en el estudio del funcionamiento del corazón y en el desarrollo de tratamientos más personalizados.
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