Un nuevo sistema de marcadores de electrocardiograma predice la probabilidad de padecer fibrilación auricular

La Princesa utiliza la inteligencia artificial para prevenir futuros ictus
Guillermo Ortega y Jesús Jiménez Borreguero.


08 jun 2021. 16.45H
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Investigadores del Hospital Universitario de La Princesa han descubierto, a través de métodos de inteligencia artificial ('machine learning') en electrocardiogramas aparentemente normales, signos hasta ahora desconocidos que predicen quién podría padecer en el futuro fibrilación auricular. La fibrilación auricular es una arritmia cardiaca a menudo leve, pero que puede desencadenar complicaciones graves como ictus o insuficiencia cardiaca.

El equipo investigador, liderado por el cardiólogo Jesús Jiménez Borreguero y el físico Guillermo J. Ortega, acaba de publicar los resultados en la revista Heart como artículo original y con participación exclusiva de miembros del centro madrileño. Este estudio, del que ya han solicitado la patente, cuenta con financiación del proyecto por los Fondos de Investigación en Salud del Instituto Carlos III.

El electrocardiograma (ECG) es una técnica bien conocida para diagnosticar enfermedades del corazón. “Es económica, accesible y se ha venido usando desde hace más de un siglo, cuando Willem Einthoven describió sus aplicaciones clínicas en 1906 y por lo que recibió el Premio Nobel de Medicina”, explican los autores de la publicación.

Muchos médicos y científicos han investigado sobre el ECG durante más de un siglo, lo que ha permitido que se utilice para diagnosticar diversas patologías cardiacas. Los investigadores del Hospital Universitario de La Princesa han ido más allá del uso común del electrocardiograma, limitado hasta ahora a diagnosticar la fibrilación auricular presente en el momento de ser realizado.


Nuevo sistema de marcadores del ECG


Para este estudio se analizó una cohorte de 16.316 pacientes, con las medidas de ECG proporcionadas por el software de electrocardiograma asistido por computadora. Se analizaron 566 parámetros de cada uno de los 329.670 ECG realizados a 132.772 pacientes del Hospital Universitario de La Princesa y de su centro de especialidades, durante un periodo de tiempo desde el año 2010 hasta el 2019.

Tras el estudio, los investigadores concluyen que "la evaluación automática de biomarcadores ECG es capaz de predecir el riesgo de fibrilación auricular, proporcionando una estrategia de cribado de bajo coste para la detección precoz de esta patología"

La fibrilación auricular es una arritmia cardiaca frecuente y suele ser leve, pero en ocasiones constituye el primer síntoma asociado al ictus o insuficiencia cardiaca. “De ahí la importancia de los hallazgos de esta investigación para detectar qué personas podrían estar en riesgo de enfermar en el futuro, lo que a su vez permitirá investigar cómo prevenir y evitar las complicaciones graves mencionadas”, sentencian los investigadores.

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