{"id":50178,"date":"2024-10-28T10:08:06","date_gmt":"2024-10-28T16:08:06","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=50178"},"modified":"2025-10-17T23:57:21","modified_gmt":"2025-10-18T05:57:21","slug":"ia-estima-riesgos-de-mortalidad-y-enfermedades-cardiovasculares-utilizando-ecg","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/ia-estima-riesgos-de-mortalidad-y-enfermedades-cardiovasculares-utilizando-ecg\/","title":{"rendered":"AI estimates mortality and cardiovascular disease risks using ECG"},"content":{"rendered":"
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Un nuevo modelo desarrollado por investigadores de Imperial College London demostr\u00f3 ser capaz de predecir el riesgo de los pacientes de desarrollar enfermedades a trav\u00e9s de electrocardiogramas.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Los electrocardiogramas (ECG) registran la actividad el\u00e9ctrica del coraz\u00f3n y son uno de los ex\u00e1menes m\u00e9dicos m\u00e1s comunes del mundo. Investigadores del Imperial College London, desarrollaron un modelo de inteligencia artificial (IA), que puede predecir el riesgo de los pacientes de desarrollar y empeorar una enfermedad, e incluso su riesgo de muerte prematura a trav\u00e9s de datos de ECG.<\/p>

Un estudio publicado recientemente en The Lancet Digital Health<\/em><\/a>, detalla el desarrollo del modelo de IA y su capacidad para estimar el riesgo de mortalidad y enfermedades cardiovasculares. Los autores del estudio reconocen que, aunque la IA tiene el potencial de predecir riesgos futuros, a\u00fan no se ha incorporado a la pr\u00e1ctica m\u00e9dica cotidiana debido a varias limitaciones, como la falta de interpretabilidad de los resultados y de utilidad para cada paciente individual. Con el prop\u00f3sito de superar estos desaf\u00edos, los investigadores desarrollaron la plataforma llamada AIRE (AI-ECG Risk Estimator).<\/p>

La plataforma AIRE fue creada usando datos de ECG de 1,163,401 registros de 189,539 pacientes del Centro M\u00e9dico Beth Israel Deaconess (BIDMC). Adem\u00e1s, utiliza un modelo de deep learning y un modelo de supervivencia para estimar la probabilidad de muerte y el tiempo hasta que ocurra esta. De esta forma, AIRE analiza un solo ECG para predecir el riesgo de muerte y otros problemas card\u00edacos.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Los resultados del estudio mostraron que AIRE fue validado en cinco grupos diversos de pacientes de Estados Unidos, Brasil y el Reino Unido. AIRE predice de manera precisa la mortalidad por cualquier causa y otros riesgos, como arritmias ventriculares, enfermedades card\u00edacas arterioscler\u00f3ticas y fallos card\u00edacos. Adem\u00e1s, en el estudio se identificaron ciertos factores biol\u00f3gicos que pueden aumentar el riesgo, como cambios en la estructura del coraz\u00f3n y genes relacionados con el envejecimiento y el s\u00edndrome metab\u00f3lico.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Los ECG muestran el flujo de se\u00f1ales el\u00e9ctricas dentro de las distintas cavidades del coraz\u00f3n, por lo que el modelo de IA fue entrenado para leer dicha informaci\u00f3n contenida en aur\u00edculas y ventr\u00edculos y detectar patrones en las se\u00f1ales el\u00e9ctricas. Los autores expresaron que este modelo tiene la capacidad de comprender patrones de ECG m\u00e1s complejos y sutiles mejor que un cardi\u00f3logo.<\/p>

AIRE, fue capaz de identificar correctamente el riesgo de muerte en diez a\u00f1os utilizando ECG en el 78% de los casos. En el resto de los casos el modelo no acert\u00f3 con sus estimaciones. El sistema predice futuros riesgos a la salud como problemas del ritmo cardiaco, infartos e insuficiencia cardiaca, as\u00ed como si alguien podr\u00eda morir de una causa no relacionada al coraz\u00f3n.<\/p>

El Dr. Arunashis Sau uno de los autores del estudio explic\u00f3 que: \u201cLos ECG captan gran cantidad de informaci\u00f3n de todo el cuerpo porque enfermedades como la diabetes, que afectan a \u00f3rganos como los ri\u00f1ones o el h\u00edgado, tambi\u00e9n afectar\u00e1n al coraz\u00f3n de alguna manera. Nuestro an\u00e1lisis demuestra que la IA puede decirnos mucho no s\u00f3lo sobre el coraz\u00f3n, sino tambi\u00e9n sobre lo que ocurre en otras partes del cuerpo, y puede ser capaz de detectar el envejecimiento acelerado\u201d.<\/p>

El Dr. Fu Siong, expres\u00f3 que este avance tiene un respaldo confiable y se trata de una herramienta que en el futuro puede ser programada para utilizarse en diferentes \u00e1reas del Sistema Nacional de Salud de Reino Unido (NHS, en ingl\u00e9s). \u201cEsto podr\u00eda repercutir positivamente en la forma de tratar a los pacientes y, en \u00faltima instancia, mejorar su longevidad y calidad de vida. Tambi\u00e9n podr\u00eda reducir las listas de espera y permitir una asignaci\u00f3n m\u00e1s eficiente de los recursos. Creemos que podr\u00eda reportar grandes beneficios al NHS\u201d, agreg\u00f3. Finalmente, el Dr. Siong mencion\u00f3 que el siguiente paso es probar si estos modelos pueden mejorar realmente los resultados de los pacientes en estudios cl\u00ednicos.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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IMPERIAL COLLEGE<\/strong><\/p>

https:\/\/www.imperial.ac.uk\/news\/257300\/ai-model-predict-health-risks-including\/<\/a><\/p>

THE LANCET<\/strong><\/p>

https:\/\/www.thelancet.com\/journals\/landig\/article\/PIIS2589-7500(24)00172-9\/fulltext<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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