{"id":59183,"date":"2025-08-25T02:52:23","date_gmt":"2025-08-25T08:52:23","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=59183"},"modified":"2025-08-25T02:56:09","modified_gmt":"2025-08-25T08:56:09","slug":"ecg-mejorados-con-ia-pueden-detectar-pacientes-con-riesgo-de-condiciones-cardiovasculares","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/ecg-mejorados-con-ia-pueden-detectar-pacientes-con-riesgo-de-condiciones-cardiovasculares\/","title":{"rendered":"ECG mejorados con IA pueden detectar pacientes con riesgo de condiciones cardiovasculares"},"content":{"rendered":"
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Investigadores de Imperial College London presentan estudio sobre el uso de IA en electrocardiogramas para predecir bloqueo card\u00edaco completo.<\/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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El bloqueo card\u00edaco completo (CHB, en ingl\u00e9s) es una condici\u00f3n grave en la que las se\u00f1ales el\u00e9ctricas del coraz\u00f3n dejan de transmitirse correctamente, lo que puede causar desmayos, paro card\u00edaco e incluso la muerte s\u00fabita. Hasta ahora, los m\u00e9dicos utilizan el electrocardiograma (ECG) para identificar riesgos, pero las herramientas tradicionales, como detectar un \u201cbloqueo bifascicular\u201d, tienen una capacidad predictiva limitada. En un estudio realizado por investigadores de Imperial College London y publicado en JAMA Cardiology<\/em><\/a>, se explica c\u00f3mo se busc\u00f3 mejorar esa predicci\u00f3n mediante electrocardiograf\u00eda potenciada con inteligencia artificial o AI-ECG<\/strong>.<\/p>

El objetivo del estudio fue desarrollar y validar un modelo de IA, llamado AIRE-CHB<\/strong>, capaz de predecir qu\u00e9 personas tienen mayor probabilidad de desarrollar un bloqueo card\u00edaco completo en el futuro.<\/p>

Por su parte, el Dr. Arunashis Sau, profesor cl\u00ednico acad\u00e9mico del Instituto Nacional del Coraz\u00f3n y los Pulmones del Imperial College de Londres detall\u00f3 la importancia de una tecnolog\u00eda con estas caracter\u00edsticas. \u201cCuando se produce un bloqueo cardiaco completo, al principio puede ser intermitente y, por tanto, dif\u00edcil de identificar; sin embargo, cuando se convierte en permanente es mucho m\u00e1s peligroso para el paciente. Si los m\u00e9dicos podemos identificar mejor a los pacientes con esta afecci\u00f3n en una fase temprana, podremos hacerles un seguimiento m\u00e1s estrecho o pasar a tratarlos con un marcapasos, evitando as\u00ed que sufran lesiones graves, ingresen de urgencia en el hospital o incluso mueran\u201d, expres\u00f3.<\/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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Para ello llevaron a cabo un estudio de cohortes realizado en el Beth Israel Deaconess Medical Center y validado externamente en el UK Biobank de Reino Unido. Posteriormente fueron analizados m\u00e1s de 1.16 millones de ECGs de 189,539 pacientes en el centro estadounidense. El modelo us\u00f3 una red neuronal convolucional residual y t\u00e9cnicas de supervivencia para predecir el riesgo de CHB. Adem\u00e1s, se consider\u00f3 como desenlace un nuevo diagn\u00f3stico de CHB ocurrido m\u00e1s de 31 d\u00edas despu\u00e9s del ECG inicial.<\/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 resultados arrojaron que, el modelo AIRE-CHB tuvo un desempe\u00f1o muy superior a los m\u00e9todos tradicionales, tanto en el grupo de Estados Unidos, como en el de validaci\u00f3n externa de Reino Unido. AIRE-CHB fue capaz de identificar correctamente el riesgo de que el paciente desarrollara un CHB, en el 89% de los casos.<\/p>

Asimismo, el Dr. Fu Siong Ng, autor principal, profesor de electrofisiolog\u00eda cardiaca en el Instituto Nacional del Coraz\u00f3n y los Pulmones del Imperial College de Londres y cardi\u00f3logo consultor del Imperial College Healthcare NHS Trust, declar\u00f3: \u201cEl bloqueo cardiaco completo es una afecci\u00f3n muy grave que afecta a unos 24 mil pacientes al a\u00f1o en el Reino Unido. Nuestra herramienta podr\u00eda tranquilizar a los pacientes y a sus m\u00e9dicos en el sentido de que su afecci\u00f3n podr\u00eda diagnosticarse antes y de que podemos adaptar la frecuencia de los controles y el momento de implantar marcapasos a las personas con alto riesgo de desarrollar esta afecci\u00f3n\u201d.<\/p>

El modelo de IA puede identificar con mucha m\u00e1s precisi\u00f3n a los pacientes en riesgo de bloqueo card\u00edaco completo que las herramientas actuales. Esto abre la posibilidad de implementar monitoreo m\u00e1s cercano en pacientes de alto riesgo; considerar marcapasos preventivos en algunos casos antes de que ocurra un evento grave; u optimizar la estratificaci\u00f3n de riesgo en cl\u00ednicas y hospitales. Seg\u00fan los investigadores, este es el primer modelo de aprendizaje profundo o deep learning<\/em> que predice el riesgo de bloqueo card\u00edaco completo con alta exactitud.<\/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 LONDON<\/strong><\/p>

https:\/\/www.imperial.ac.uk\/news\/267593\/ai-enhanced-ecg-spot-patients-risk-dangerous\/<\/a><\/p>

JAMA NETWORK <\/strong><\/p>

https:\/\/jamanetwork.com\/journals\/jamacardiology\/article-abstract\/2837611<\/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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