{"id":52319,"date":"2025-04-01T09:38:03","date_gmt":"2025-04-01T15:38:03","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=52319"},"modified":"2025-04-01T09:41:31","modified_gmt":"2025-04-01T15:41:31","slug":"ia-predice-el-riesgo-cardiovascular-mediante-la-edad-biologica-del-corazon","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/ia-predice-el-riesgo-cardiovascular-mediante-la-edad-biologica-del-corazon\/","title":{"rendered":"IA predice el riesgo cardiovascular mediante la edad biol\u00f3gica del coraz\u00f3n"},"content":{"rendered":"
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Un algoritmo basado en IA analiza datos de electrocardiogramas para identificar pacientes con mayor riesgo de mortalidad y eventos cardiovasculares.<\/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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Investigadores han desarrollado un algoritmo de inteligencia artificial (IA) capaz de calcular la edad biol\u00f3gica del coraz\u00f3n 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 Cardiolog\u00eda (ESC), destacan que una discrepancia entre la edad biol\u00f3gica y la cronol\u00f3gica del coraz\u00f3n puede ser un indicador clave de salud cardiovascular.<\/p>

El estudio analiz\u00f3 425,051 electrocardiogramas est\u00e1ndar de 12 derivaciones, recopilados a lo largo de 15 a\u00f1os, para entrenar un algoritmo de deep learning o aprendizaje profundo. Los resultados mostraron que cuando la edad biol\u00f3gica del coraz\u00f3n superaba en siete a\u00f1os a la edad cronol\u00f3gica, el riesgo de mortalidad por cualquier causa aumentaba un 62%, mientras que el riesgo de eventos cardiovasculares adversos mayores (MACE, en ingl\u00e9s) se duplicaba. Asimismo, una edad del coraz\u00f3n en el ECG de IA siete a\u00f1os inferior a su edad cronol\u00f3gica redujo el riesgo de mortalidad por todas las causas en un 14% y de MACE en un 27%.\u00a0<\/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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\u201cNuestra investigaci\u00f3n demostr\u00f3 que cuando la edad biol\u00f3gica del coraz\u00f3n excede su edad cronol\u00f3gica en siete a\u00f1os, el riesgo de mortalidad y eventos cardiovasculares aumenta significativamente\u201d, explic\u00f3 el profesor asociado Yong-Soo Baek, del Hospital Universitario de Inha, en Corea del Sur. \u201cPor el contrario, si el algoritmo estima que el coraz\u00f3n es siete a\u00f1os m\u00e1s joven que la edad cronol\u00f3gica, ese riesgo disminuye\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 algoritmo tambi\u00e9n identific\u00f3 que pacientes con fracci\u00f3n de eyecci\u00f3n reducida, un indicador de funci\u00f3n card\u00edaca deteriorada, presentaban edades biol\u00f3gicas m\u00e1s altas, junto con alteraciones en la duraci\u00f3n del complejo QRS y el intervalo QT corregido, lo cual sugiere un remodelado el\u00e9ctrico anormal en el coraz\u00f3n.<\/p>

En este contexto, la inclusi\u00f3n de la IA en el diagn\u00f3stico cl\u00ednico ofrece nuevas oportunidades para mejorar la precisi\u00f3n predictiva en cardiolog\u00eda. \u201cUtilizar la IA para desarrollar algoritmos de este modo puede suponer un cambio de paradigma en la evaluaci\u00f3n del riesgo cardiovascular\u201d, afirma el profesor Baek.<\/p>

Los investigadores destacan que esta tecnolog\u00eda podr\u00eda utilizarse para identificar pacientes con mayor riesgo y dirigir intervenciones preventivas m\u00e1s intensivas. \u201cLa edad biol\u00f3gica del coraz\u00f3n calculada por IA a partir de electrocardiogramas refuerza su utilidad en la detecci\u00f3n temprana y las estrategias preventivas\u201d, concluy\u00f3 el profesor Baek. \u201cEste estudio confirma el potencial transformador de la IA en la evaluaci\u00f3n cl\u00ednica y la mejora de los resultados en salud cardiovascular\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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ESC<\/strong><\/p>

https:\/\/www.escardio.org\/The-ESC\/Press-Office\/Press-releases\/using-artificial-intelligence-to-calculate-the-heart-s-biological-age-through-ecg-data-predicts-increased-risk-of-mortality-and-cardiovascular-events<\/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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