{"id":64207,"date":"2025-11-04T11:48:52","date_gmt":"2025-11-04T17:48:52","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=64207"},"modified":"2025-11-04T11:52:54","modified_gmt":"2025-11-04T17:52:54","slug":"un-algoritmo-de-ia-logra-detectar-enfermedades-cardiacas-estructurales-con-un-smartwatch","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/noticias\/un-algoritmo-de-ia-logra-detectar-enfermedades-cardiacas-estructurales-con-un-smartwatch\/","title":{"rendered":"An AI algorithm successfully detects structural heart disease using a smartwatch"},"content":{"rendered":"
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Investigadores de Yale presentan en la AHA un estudio pionero que demuestra el potencial de los wearables como herramienta para el diagn\u00f3stico temprano del coraz\u00f3n.<\/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 la Escuela de Medicina de Yale<\/strong> desarroll\u00f3 un algoritmo de inteligencia artificial (IA)<\/strong> capaz de detectar enfermedades card\u00edacas estructurales<\/strong>, tales como da\u00f1o en las v\u00e1lvulas, debilidad en la funci\u00f3n de bombeo o engrosamiento del m\u00fasculo card\u00edaco, utilizando \u00fanicamente un electrocardiograma (ECG) de una sola derivaci\u00f3n obtenido desde un reloj inteligente o smartwatch<\/strong>.\u00a0<\/strong><\/p>

El estudio, presentado en las Sesiones Cient\u00edficas 2025 de la Asociaci\u00f3n Estadounidense del Coraz\u00f3n (AHA, en ingl\u00e9s)<\/strong>, representa la primera investigaci\u00f3n prospectiva<\/strong> que demuestra que un algoritmo de IA puede identificar m\u00faltiples tipos de enfermedades card\u00edacas estructurales a partir de datos recopilados por los sensores el\u00e9ctricos en la parte posterior y la corona digital de un reloj inteligente.<\/p>

\u201cMillones de personas usan relojes inteligentes que actualmente sirven para detectar arritmias como la fibrilaci\u00f3n auricular\u201d, explic\u00f3 el autor principal, Dr. Arya Aminorroaya, residente de medicina interna en Yale New Haven Hospital. \u201cSin embargo, las enfermedades estructurales del coraz\u00f3n se identifican usualmente con un ecocardiograma, un estudio complejo y costoso. Quer\u00edamos saber si los dispositivos cotidianos podr\u00edan ayudar a detectar estos problemas antes de que se vuelvan graves\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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Para el desarrollo del modelo los investigadores entrenaron el algoritmo con m\u00e1s de 266 mil electrocardiogramas de 12 derivaciones<\/strong> of<\/strong> 110 mil \u00a0pacientes<\/strong> atendidos en Yale New Haven Hospital entre 2015 y 2023. A partir de estos registros, aislaron solo una derivaci\u00f3n, similar a la de un wearable, y ajustaron el modelo para reconocer patrones asociados con da\u00f1o estructural en el coraz\u00f3n.<\/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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El algoritmo fue validado externamente<\/strong> con datos de 44 mil 591 adultos de hospitales comunitarios<\/strong> and 3 mil 14 participantes del estudio poblacional brasile\u00f1o ELSA-Brasil<\/strong>, que analiza la evoluci\u00f3n de enfermedades cardiovasculares y metab\u00f3licas.<\/p>

En la fase prospectiva, 600 voluntarios realizaron un ECG de 30 segundos con un smartwatch el mismo d\u00eda que se les practicaba un ecocardiograma, lo que permiti\u00f3 evaluar la precisi\u00f3n del sistema en condiciones reales.<\/p>

En cuanto a los principales hallazgos del estudio, <\/strong>los autores detallaron que en los ECGs hospitalarios, el algoritmo alcanz\u00f3 una precisi\u00f3n del 92%<\/strong> para distinguir entre corazones sanos y con enfermedad estructural. Asimismo, en las mediciones obtenidas con relojes inteligentes, mantuvo un desempe\u00f1o del 88%<\/strong>, con una sensibilidad del 86%<\/strong> and a capacidad de descarte del 99%<\/strong>. De igual forma, el sistema mostr\u00f3 solidez frente a interferencias o \u201cruido\u201d en las se\u00f1ales, comunes en entornos no cl\u00ednicos.<\/p>

\u201cUn ECG de una sola derivaci\u00f3n por s\u00ed mismo es limitado, pero combinado con IA se convierte en una herramienta poderosa para detectar enfermedades card\u00edacas importantes\u201d, destac\u00f3 Dr. Rohan Khera, director del Laboratorio de Ciencia de Datos Cardiovasculares (CarDS) en Yale. \u201cEsto podr\u00eda permitir el tamizaje temprano a gran escala usando dispositivos que la mayor\u00eda de las personas ya tiene en casa\u201d.\u00a0<\/strong><\/p>

Los investigadores se\u00f1alaron que el estudio cont\u00f3 con un n\u00famero reducido de pacientes diagnosticados con enfermedad estructural, lo que podr\u00eda influir en la tasa de falsos positivos. Aun as\u00ed, planean probar el algoritmo en entornos comunitarios m\u00e1s amplios para evaluar su impacto en la detecci\u00f3n preventiva y el acceso equitativo a la atenci\u00f3n cardiovascular. \u201cNuestro objetivo es integrar esta tecnolog\u00eda en programas de salud p\u00fablica para identificar a quienes corren riesgo antes de que desarrollen complicaciones card\u00edacas graves\u201d, a\u00f1adi\u00f3 el Dr. Aminorroaya.<\/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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AHA<\/strong><\/p>

https:\/\/newsroom.heart.org\/news\/an-ai-tool-detected-structural-heart-disease-in-adults-using-a-smartwatch<\/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":"

Un algoritmo de IA logra detectar enfermedades card\u00edacas estructurales con un smartwatch, seg\u00fan nuevo estudio de Yale.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":64209,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3395,160],"tags":[145],"class_list":["post-64207","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-apps-moviles-e-internet-de-las-cosas","category-noticias","tag-noticias"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/64207","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=64207"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/64207\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/64209"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=64207"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=64207"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=64207"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}