Un nuevo modelo de IA puede predecir el riesgo de los pacientes de desarrollar y empeorar la enfermedad, e incluso su riesgo de muerte prematura, utilizando un electrocardiograma (ECG).
Los investigadores del Imperial College de Londres y del Imperial College Healthcare NHS Trust creen que su trabajo, publicado hoy en Lancet Digital Health, podría utilizarse en el NHS dentro de cinco años. Permitiría a los médicos detectar enfermedades antes y priorizar los casos más urgentes para su tratamiento.
Un electrocardiograma (ECG) registra la actividad eléctrica del corazón y es una de las pruebas médicas más comunes en el mundo.
El equipo utilizó conjuntos de datos muy grandes de fuentes internacionales, que consistían en millones de ECG tomados previamente como parte de la atención de rutina, para entrenar su modelo de IA para analizar un ECG y predecir con precisión qué pacientes experimentaron una nueva enfermedad, una enfermedad peor o quiénes murieron posteriormente.
Los ECG representan el flujo de señales eléctricas dentro y entre las diferentes cámaras del corazón (las aurículas y los ventrículos). El modelo de IA fue entrenado para «leer» esa información y ver patrones en las señales eléctricas. Los investigadores dicen que el modelo puede ver y comprender patrones de ECG con más complejidad y sutileza que un cardiólogo.
Detalle sutil
El Dr. Arunashis Sau , profesor clínico académico del Instituto Nacional del Corazón y los Pulmones del Imperial College de Londres y jefe de cardiología del Imperial College Healthcare NHS Trust, dirigió la investigación. Explicó: “Los cardiólogos utilizamos nuestra experiencia y las pautas estándar cuando analizamos los ECG, clasificándolos en patrones “normales” y “anormales” para ayudarnos a diagnosticar enfermedades. Sin embargo, el modelo de IA detecta detalles mucho más sutiles, por lo que puede “detectar” problemas en ECG que a nosotros nos parecerían normales, y potencialmente mucho antes de que la enfermedad se desarrolle por completo”.
El modelo de inteligencia artificial (AI-ECG risk estimation, AIRE) fue capaz de identificar correctamente el riesgo de muerte en los diez años posteriores al ECG (de alto a bajo) en el 78% de los casos. El resto de los casos en los que el modelo se equivocó, según los investigadores, podría haber estado influido por otros factores desconocidos (por ejemplo, el tratamiento posterior del paciente o una causa de muerte imprevista).
El sistema puede predecir futuros riesgos para la salud, como problemas de ritmo cardíaco, ataques cardíacos e insuficiencia cardíaca, así como cuándo una persona morirá por una causa no relacionada con el corazón. Los investigadores descubrieron que podía predecir estos riesgos con un alto nivel de precisión.
El Dr. Sau explicó además: “Los ECG capturan una gran cantidad de información de todo el cuerpo porque enfermedades como la diabetes, que afectan a órganos como los riñones o el hígado, también afectarán al corazón de alguna manera. Nuestro análisis muestra que la IA puede decirnos mucho no solo sobre el corazón, sino también sobre lo que está sucediendo en otras partes del cuerpo y puede ser capaz de detectar el envejecimiento acelerado”.
Se sabe que los ECG mejorados con IA son muy precisos para diagnosticar enfermedades cardíacas, pero hasta ahora no se han utilizado para informar a los médicos sobre el riesgo de un paciente individual de desarrollar una variedad de enfermedades específicas y tratables en el futuro. Los ECG mejorados con IA no forman parte actualmente de la atención o el diagnóstico de rutina en los hospitales.
Los investigadores también analizaron imágenes e información genética, lo que les ayudó a confirmar que las predicciones de la IA estaban vinculadas a factores biológicos reales en la estructura y función del corazón. Esto es algo que, según afirman, es crucial para la credibilidad del modelo ante los médicos, ya que demuestra que puede detectar cambios sutiles en la estructura del corazón a lo largo del tiempo, que son signos tempranos de riesgo de enfermedad o muerte.
El autor principal de este estudio es el Dr. Fu Siong Ng , profesor de electrofisiología cardíaca en el Instituto Nacional del Corazón y los Pulmones del Imperial College de Londres y cardiólogo consultor en el Imperial College Healthcare NHS Trust y el Chelsea and Westminster Hospital NHS Foundation Trust.
‘Creíble y confiable’
“Nuestro trabajo ha demostrado que este modelo de IA es una herramienta creíble y fiable que, en el futuro, podría programarse para su uso en diferentes áreas del NHS con el fin de proporcionar a los médicos información relevante sobre los riesgos. Esto podría tener un impacto positivo en el tratamiento de los pacientes y, en última instancia, mejorar la longevidad y la calidad de vida de los pacientes. También podría reducir las listas de espera y permitir una asignación más eficiente de los recursos. Creemos que esto podría tener importantes beneficios para el NHS y a nivel mundial”, afirmó.
Añadió: “El siguiente paso importante es comprobar si el uso de estos modelos puede realmente mejorar los resultados de los pacientes en estudios clínicos”.
Ya se han planificado ensayos de AIRE en el NHS en hospitales del Imperial College Healthcare NHS Trust y del Chelsea and Westminster Hospital NHS Foundation Trust. Estos ensayos clínicos se centrarán en evaluar los beneficios de implementar el modelo con pacientes reales y comenzarán a mediados de 2025. Los pacientes se reclutarán en clínicas ambulatorias y también en las salas médicas de pacientes hospitalizados.
El profesor Bryan Williams, director científico y médico de la British Heart Foundation , que financió la investigación, afirmó: “Este estudio amplio y emocionante ofrece una visión de cómo se podría utilizar la IA para mejorar el diagnóstico de enfermedades cardíacas. Los ECG se han utilizado para evaluar el corazón durante más de un siglo, y esta investigación ha demostrado el extraordinario poder de la IA para obtener información importante sobre la salud a partir de una prueba de rutina. Esto podría llevar el uso de los ECG más allá de lo que era posible hasta ahora, al ayudar a evaluar el riesgo de futuros problemas cardíacos y de salud, así como el riesgo de muerte”.
“Esperamos ver cómo se puede poner a prueba la IA en la práctica clínica habitual y cómo esto ayudará a acelerar e informar la toma de decisiones clínicas, garantizando que los pacientes reciban el tratamiento y el apoyo más oportunos y efectivos”.
El Dr. Sau añadió: “Ahora tenemos que ver cómo funciona el modelo en un sistema sanitario real. Pero en el futuro, es posible que podamos ver a pacientes provistos de tecnología portátil que proporcione a los médicos un seguimiento remoto continuo y un posible sistema de alerta”.
La investigación fue financiada por la British Heart Foundation, a través de una beca de formación en investigación clínica de la BHF al Dr. Sau, una subvención del programa de la BHF al Dr. Fu Siong Ng y el Centro de Excelencia en Investigación de la BHF en Imperial. Los investigadores también recibieron apoyo del Centro de Investigación Biomédica Imperial del NIHR, una asociación de investigación traslacional entre el Imperial College Healthcare NHS Trust y el Imperial College London, al que se le otorgaron 95 millones de libras en 2022 para seguir desarrollando nuevos tratamientos y diagnósticos experimentales para los pacientes. NIHR-Imperial-BRC. S. R.
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