{"id":51514,"date":"2025-02-26T09:46:30","date_gmt":"2025-02-26T15:46:30","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=51514"},"modified":"2025-10-13T13:46:31","modified_gmt":"2025-10-13T19:46:31","slug":"modelo-de-ia-detecta-hipertension-y-predice-riesgo-cardiovascular-con-un-electrocardiograma","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/modelo-de-ia-detecta-hipertension-y-predice-riesgo-cardiovascular-con-un-electrocardiograma\/","title":{"rendered":"Modelo de IA detecta hipertensi\u00f3n y predice riesgo cardiovascular con un electrocardiograma"},"content":{"rendered":"
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Un nuevo estudio explica c\u00f3mo un biomarcador digital basado en deep learning puede ayudar a identificar la hipertensi\u00f3n y predecir complicaciones cardiovasculares usando solo un electrocardiograma.<\/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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La hipertensi\u00f3n, o presi\u00f3n arterial alta, es uno de los principales factores de riesgo para enfermedades cardiovasculares, como infartos, derrames cerebrales e insuficiencia card\u00edaca. Sin embargo, diagnosticarla no siempre es f\u00e1cil, ya que las mediciones de la presi\u00f3n arterial pueden variar mucho dependiendo del momento y las condiciones en que se toman. Adem\u00e1s, muchas personas tienen lo que se llama \u201chipertensi\u00f3n enmascarada\u201d, donde la presi\u00f3n arterial parece normal en el consultorio, pero est\u00e1 elevada en la vida diaria.<\/p>

En este estudio, publicado en npj Digital Medicine journal<\/em><\/a>, un equipo de investigadores desarroll\u00f3 un modelo de inteligencia artificial (IA) llamado HTN-AI<\/strong>, que utiliza se\u00f1ales de un electrocardiograma (ECG) de 12 derivaciones para detectar la hipertensi\u00f3n y predecir el riesgo de complicaciones cardiovasculares. Este modelo podr\u00eda ser una herramienta \u00fatil para identificar a personas con hipertensi\u00f3n que podr\u00edan pasar desapercibidas con los m\u00e9todos tradicionales.<\/p>

El modelo de deep learning<\/em><\/strong> o aprendizaje profundo, HTN-AI fue entrenado con m\u00e1s de 750,000 electrocardiogramas de m\u00e1s de 100 mil pacientes del Hospital General de Massachusetts (MGH). Aprendi\u00f3 a reconocer patrones en las se\u00f1ales del ECG que est\u00e1n asociados con cambios en el coraz\u00f3n causados por la hipertensi\u00f3n, como alteraciones en la conducci\u00f3n el\u00e9ctrica y el grosor de las paredes del coraz\u00f3n.<\/p>

Posteriormente, el modelo fue probado en otro grupo de m\u00e1s de 56 mil pacientes del Hospital Brigham and Women\u2019s, para asegurarse de que funcionaba bien en una poblaci\u00f3n diferente. Los resultados mostraron que HTN-AI pod\u00eda identificar correctamente a los pacientes con hipertensi\u00f3n con una precisi\u00f3n del 80% en el primer grupo y del 77% en el segundo.<\/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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Las ventajas de HTN-AI incluyen:<\/p>