{"id":68291,"date":"2026-03-19T11:23:53","date_gmt":"2026-03-19T17:23:53","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=68291"},"modified":"2026-03-19T11:30:12","modified_gmt":"2026-03-19T17:30:12","slug":"investigadores-del-mit-y-harvard-desarrollan-modelo-de-ia-que-predice-el-deterioro-cardiaco-en-pacientes-con-insuficiencia-cardiaca","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/investigadores-del-mit-y-harvard-desarrollan-modelo-de-ia-que-predice-el-deterioro-cardiaco-en-pacientes-con-insuficiencia-cardiaca\/","title":{"rendered":"MIT and Harvard researchers develop AI model that predicts cardiac deterioration in heart failure patients"},"content":{"rendered":"
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El sistema PULSE-HF analiza electrocardiogramas para anticipar con hasta un a\u00f1o de antelaci\u00f3n el riesgo de empeoramiento de la funci\u00f3n del ventr\u00edculo izquierdo, abriendo la puerta a intervenciones m\u00e1s tempranas y efectivas.<\/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 del MIT, el Massachusetts General Hospital y Harvard Medical School desarroll\u00f3 un modelo de inteligencia artificial (IA) capaz de predecir con alta precisi\u00f3n si un paciente con insuficiencia card\u00edaca experimentar\u00e1 un deterioro significativo de la funci\u00f3n del coraz\u00f3n en el transcurso del a\u00f1o siguiente. El estudio fue publicado en eClinicalMedicine<\/em><\/a>.<\/p>

La herramienta, denominada PULSE-HF, se enfoca en una medici\u00f3n clave en el manejo de la insuficiencia card\u00edaca como lo es la fracci\u00f3n de eyecci\u00f3n del ventr\u00edculo izquierdo (FEVI, en ingl\u00e9s), un indicador que refleja qu\u00e9 tan bien bombea sangre el coraz\u00f3n con cada latido. Cuando la FEVI cae por debajo del 40%, el paciente entra en una categor\u00eda de alto riesgo que requiere tratamientos espec\u00edficos y seguimiento intensivo. El problema es que este deterioro puede ocurrir de forma silenciosa, sin que los m\u00e9dicos tengan herramientas precisas para anticiparlo antes de que ocurra.<\/p>

PULSE-HF aborda ese vac\u00edo combinando dos fuentes de informaci\u00f3n,\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 las se\u00f1ales el\u00e9ctricas del coraz\u00f3n registradas en un electrocardiograma de 12 derivaciones y el historial previo de mediciones de FEVI del paciente. A partir de esos datos, el modelo calcula la probabilidad de que la funci\u00f3n card\u00edaca se deteriore de forma significativa en los doce meses siguientes. El sistema fue desarrollado con datos del Massachusetts General Hospital y validado de manera independiente en dos instituciones adicionales, el Brigham and Women’s Hospital y una base de datos cl\u00ednica de acceso p\u00fablico conocida como MIMIC IV, que reuni\u00f3 informaci\u00f3n de miles de pacientes con insuficiencia card\u00edaca atendidos entre 2000 y 2021.<\/p>

\u201cEl modelo toma un electrocardiograma y genera una predicci\u00f3n sobre si habr\u00e1 o no una fracci\u00f3n de eyecci\u00f3n inferior al 40% en el pr\u00f3ximo a\u00f1o\u201d, explica Tiffany Yau, estudiante de doctorado del MIT y coautora principal del art\u00edculo. \u201cEse es el subgrupo m\u00e1s grave de insuficiencia card\u00edaca\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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Los resultados del modelo son notables, ya que en los tres conjuntos de datos evaluados, PULSE-HF alcanz\u00f3 una capacidad discriminatoria de entre 87.5% y 91.4% para identificar correctamente a los pacientes que experimentar\u00edan un deterioro de la FEVI en el a\u00f1o siguiente, una cifra considerablemente superior a la de modelos previos basados en registros cl\u00ednicos electr\u00f3nicos, que rondaban entre el 54% y el 68%. Entre los pacientes que part\u00edan con una funci\u00f3n card\u00edaca a\u00fan conservada, es decir, con FEVI superior al 40%, el modelo mantuvo una capacidad predictiva de entre 81.6% y 86.3%, lo que lo convierte en una herramienta especialmente \u00fatil para identificar de forma anticipada a quienes est\u00e1n en riesgo de empeorar antes de que el da\u00f1o sea evidente.<\/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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Uno de los hallazgos m\u00e1s prometedores del estudio es que el modelo mantiene un rendimiento similar cuando se entrena con una sola derivaci\u00f3n del electrocardiograma, espec\u00edficamente la derivaci\u00f3n I, que es la que registran la mayor\u00eda de los dispositivos port\u00e1tiles y relojes inteligentes equipados con sensores card\u00edacos. Esto abre la posibilidad de integrar PULSE-HF en dispositivos de monitoreo remoto, permitiendo una vigilancia continua del riesgo fuera del entorno hospitalario y sin necesidad de procedimientos costosos o invasivos.<\/p>

Desde el punto de vista cl\u00ednico, la herramienta podr\u00eda transformar la forma en que se gestiona el seguimiento de los pacientes con insuficiencia card\u00edaca. Actualmente, las gu\u00edas de pr\u00e1ctica cl\u00ednica recomiendan realizar ecocardiogramas de seguimiento solo cuando el resultado podr\u00eda cambiar la decisi\u00f3n terap\u00e9utica. Con PULSE-HF, los m\u00e9dicos contar\u00edan con un criterio adicional y m\u00e1s preciso para priorizar qu\u00e9 pacientes necesitan ese estudio con mayor urgencia, optimizando el uso de recursos y permitiendo iniciar tratamientos cardioprotectores antes de que el da\u00f1o se consolide.<\/p>

Los propios autores se\u00f1alan que el estudio tiene limitaciones importantes, ya que al tratarse de una evaluaci\u00f3n retrospectiva, los datos utilizados corresponden a decisiones cl\u00ednicas tomadas en el pasado, lo que puede introducir sesgos relacionados con los criterios de cada instituci\u00f3n para solicitar ecocardiogramas. Adem\u00e1s, el modelo a\u00fan no ha sido evaluado en estudios prospectivos, es decir, en tiempo real con pacientes nuevos, lo que ser\u00e1 necesario antes de su implementaci\u00f3n cl\u00ednica rutinaria. Tambi\u00e9n se requiere validar si la versi\u00f3n de derivaci\u00f3n \u00fanica mantiene su rendimiento con datos provenientes de dispositivos port\u00e1tiles reales, cuyas se\u00f1ales tienden a ser de menor calidad que las obtenidas en entornos cl\u00ednicos controlados.<\/p>

PULSE-HF representa un avance relevante en la aplicaci\u00f3n de la IA artificial al manejo de enfermedades cardiovasculares cr\u00f3nicas. La insuficiencia card\u00edaca sigue siendo una de las principales causas de mortalidad en personas mayores de 65 a\u00f1os, con tasas de supervivencia a cinco a\u00f1os que en muchos casos no superan el 50%. En este sentido, contar con herramientas capaces de anticipar el deterioro card\u00edaco a partir de pruebas de bajo costo y amplia disponibilidad como el electrocardiograma podr\u00eda marcar una diferencia significativa en la calidad de vida y el pron\u00f3stico de pacientes.<\/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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MIT<\/strong><\/p>

https:\/\/news.mit.edu\/2026\/can-ai-help-predict-which-heart-failure-patients-will-worsen-0312<\/a><\/p>

SCIENCE DIRECT<\/strong><\/p>

https:\/\/www.sciencedirect.com\/science\/article\/pii\/S2589537026000301?via%3Dihub<\/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":"

Investigadores del MIT y Harvard desarrollan modelo de IA que predice el deterioro card\u00edaco en pacientes con insuficiencia card\u00edaca.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":68292,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[156,160],"tags":[145],"class_list":["post-68291","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-big-data","category-noticias","tag-noticias"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/68291","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=68291"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/68291\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":68298,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/68291\/revisions\/68298"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/68292"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=68291"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=68291"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=68291"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}