{"id":51215,"date":"2025-01-29T10:43:39","date_gmt":"2025-01-29T16:43:39","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=51215"},"modified":"2025-10-15T21:48:42","modified_gmt":"2025-10-16T03:48:42","slug":"herramienta-de-ia-predice-el-riesgo-de-insuficiencia-cardiaca-utilizando-imagenes-de-electrocardiogramas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/herramienta-de-ia-predice-el-riesgo-de-insuficiencia-cardiaca-utilizando-imagenes-de-electrocardiogramas\/","title":{"rendered":"Herramienta de IA predice el riesgo de insuficiencia card\u00edaca utilizando im\u00e1genes de electrocardiogramas"},"content":{"rendered":"
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Investigadores de Yale desarrollan un modelo que podr\u00eda mejorar considerablemente la detecci\u00f3n temprana de insuficiencia card\u00edaca a nivel global.<\/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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Un equipo de investigadores de Yale ha desarrollado un modelo basado en inteligencia artificial (IA) capaz de predecir el riesgo de insuficiencia card\u00edaca utilizando im\u00e1genes de electrocardiogramas (ECG). Este avance, publicado en el European Heart Journal<\/em><\/a>, permite identificar a personas en riesgo antes de que presenten s\u00edntomas, mejorando la prevenci\u00f3n y el tratamiento en diversos entornos cl\u00ednicos.<\/p>

El ECG es una prueba no invasiva que mide la actividad el\u00e9ctrica del coraz\u00f3n. Por su accesibilidad y bajo costo, es una herramienta ideal para evaluaciones preventivas. Sin embargo, hasta ahora, identificar el riesgo de insuficiencia card\u00edaca requer\u00eda evaluaciones cl\u00ednicas extensas y costosas, como an\u00e1lisis de sangre y antecedentes m\u00e9dicos detallados, que no est\u00e1n disponibles en todas las regiones.<\/p>

El modelo de IA desarrollado por el equipo de Yale utiliza im\u00e1genes de ECG de 12 derivaciones para estratificar el riesgo de insuficiencia card\u00edaca. Seg\u00fan el autor principal del estudio, Lovedeep Singh Dhingra, \u201ceste modelo permite predecir qui\u00e9n tiene mayor probabilidad de desarrollar insuficiencia card\u00edaca en el futuro, mucho antes de que presenten s\u00edntomas evidentes\u201d.<\/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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El modelo fue validado en tres cohortes internacionales en Estados Unidos: Yale New Haven Health System (YNHHS); en Reino Unido: UK Biobank; y en Brasil: Estudio Longitudinal de Salud del Adulto (ELSA-Brasil). En total, se analizaron datos de m\u00e1s de 286 mil personas sin insuficiencia card\u00edaca al inicio del estudio. Los resultados demostraron que un ECG positivo en el modelo de IA aumentaba entre 4 y 24 veces el riesgo de desarrollar insuficiencia card\u00edaca. Adem\u00e1s, el modelo mostr\u00f3 una capacidad predictiva significativamente superior a las estrategias tradicionales, con estad\u00edsticas de discriminaci\u00f3n (C-statistic) de 0.718 a 0.810 en las distintas cohortes.<\/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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La herramienta desarrollada por el Laboratorio de Ciencia de Datos Cardiovasculares (CarDS, en ingl\u00e9s) representa un cambio de paradigma en la estratificaci\u00f3n del riesgo cardiovascular. Seg\u00fan el investigador principal, Rohan Khera, \u201ccada vez que un m\u00e9dico realiza un ECG, nuestro modelo ofrece una oportunidad para el cribado y la estratificaci\u00f3n del riesgo de enfermedad cardiovascular\u201d.<\/p>

En este sentido, el modelo no solo mejora la detecci\u00f3n temprana, sino que tambi\u00e9n tiene el potencial de ser implementado en contextos con recursos limitados gracias a la amplia disponibilidad de ECG. Esto abre la puerta a intervenciones tempranas que pueden reducir hospitalizaciones y muertes prematuras.<\/p>

El equipo de investigaci\u00f3n enfatiza la importancia de una implementaci\u00f3n global y equitativa de esta tecnolog\u00eda. \u201cQueremos garantizar que estas herramientas de IA se integren en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica diaria de manera accesible para todos los pacientes\u201d, destac\u00f3 Khera.<\/p>

Seg\u00fan el estudio, este avance tiene el potencial de transformar la prevenci\u00f3n de enfermedades cardiovasculares, permitiendo intervenciones m\u00e1s oportunas y mejorando los resultados en pacientes de todo el mundo.<\/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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EUROPEAN HEART JOURNAL<\/strong><\/p>

https:\/\/academic.oup.com\/eurheartj\/advance-article-abstract\/doi\/10.1093\/eurheartj\/ehae914\/7953184?redirectedFrom=fulltext&login=false<\/a><\/p>

YALE<\/strong><\/p>

https:\/\/medicine.yale.edu\/internal-medicine\/news-article\/new-ai-tool-identifies-risk-of-future-heart-failure\/<\/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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