Un algoritmo basado en IA analiza datos de electrocardiogramas para identificar pacientes con mayor riesgo de mortalidad y eventos cardiovasculares.
Investigadores han desarrollado un algoritmo de inteligencia artificial (IA) capaz de calcular la edad biológica del corazón a partir de electrocardiogramas (ECG), revelando su potencial para predecir el riesgo de mortalidad y complicaciones cardiovasculares. Los hallazgos, presentados en el congreso EHRA 2025 de la Sociedad Europea de Cardiología (ESC), destacan que una discrepancia entre la edad biológica y la cronológica del corazón puede ser un indicador clave de salud cardiovascular.
El estudio analizó 425,051 electrocardiogramas estándar de 12 derivaciones, recopilados a lo largo de 15 años, para entrenar un algoritmo de deep learning o aprendizaje profundo. Los resultados mostraron que cuando la edad biológica del corazón superaba en siete años a la edad cronológica, el riesgo de mortalidad por cualquier causa aumentaba un 62%, mientras que el riesgo de eventos cardiovasculares adversos mayores (MACE, en inglés) se duplicaba. Asimismo, una edad del corazón en el ECG de IA siete años inferior a su edad cronológica redujo el riesgo de mortalidad por todas las causas en un 14% y de MACE en un 27%.
“Nuestra investigación demostró que cuando la edad biológica del corazón excede su edad cronológica en siete años, el riesgo de mortalidad y eventos cardiovasculares aumenta significativamente”, explicó el profesor asociado Yong-Soo Baek, del Hospital Universitario de Inha, en Corea del Sur. “Por el contrario, si el algoritmo estima que el corazón es siete años más joven que la edad cronológica, ese riesgo disminuye”.
El algoritmo también identificó que pacientes con fracción de eyección reducida, un indicador de función cardíaca deteriorada, presentaban edades biológicas más altas, junto con alteraciones en la duración del complejo QRS y el intervalo QT corregido, lo cual sugiere un remodelado eléctrico anormal en el corazón.
En este contexto, la inclusión de la IA en el diagnóstico clínico ofrece nuevas oportunidades para mejorar la precisión predictiva en cardiología. “Utilizar la IA para desarrollar algoritmos de este modo puede suponer un cambio de paradigma en la evaluación del riesgo cardiovascular”, afirma el profesor Baek.
Los investigadores destacan que esta tecnología podría utilizarse para identificar pacientes con mayor riesgo y dirigir intervenciones preventivas más intensivas. “La edad biológica del corazón calculada por IA a partir de electrocardiogramas refuerza su utilidad en la detección temprana y las estrategias preventivas”, concluyó el profesor Baek. “Este estudio confirma el potencial transformador de la IA en la evaluación clínica y la mejora de los resultados en salud cardiovascular”.
