Una herramienta de inteligencia artificial (IA) ahora puede detectar enfermedades cardíacas ocultas a partir de una prueba rutinaria.
Cada año, millones de personas salen de un hospital sin saber que tienen un problema cardíaco grave. No porque los médicos sean descuidados. No porque no existan las pruebas adecuadas. Sino porque las pruebas estándar que los médicos utilizan rutinariamente simplemente no pueden detectar muchos tipos de enfermedades estructurales del corazón por sí solas.
Un equipo de investigadores de la Universidad de Columbia y NewYork-Presbyterian puede haber encontrado una forma de cambiar esto. Desarrollaron una herramienta de inteligencia artificial llamada EchoNext que lee datos de una prueba cardíaca rutinaria y detecta enfermedades estructurales del corazón con mayor precisión que los cardiólogos humanos. Este estudio fue publicado en la revista Nature en julio de 2025.
¿Qué es la enfermedad estructural del corazón?
La enfermedad estructural del corazón son problemas físicos con el corazón: sus válvulas, cámaras, músculos o los vasos directamente conectados a él. La enfermedad incluye condiciones como insuficiencia cardíaca, enfermedad de válvulas, hipertensión pulmonar y engrosamiento severo del músculo cardíaco. Muchas de estas condiciones, si se detectan a tiempo, pueden ser tratadas con medicamentos o cirugía. Si no se detectan, pueden ser fatales.
La prueba de referencia para diagnosticar enfermedades estructurales del corazón es un ecocardiograma: una prueba de ultrasonido del corazón. Un ecocardiograma proporciona a los médicos una imagen clara de la estructura y función del corazón. El problema es que los ecocardiogramas son costosos, requieren especialistas capacitados para realizarlos e interpretarlos, y no están disponibles en todas partes. Debido a estas barreras, los médicos suelen solicitar un ecocardiograma solo cuando un paciente ya muestra síntomas o cuando tienen una razón sólida para sospechar un problema.
Esto significa que un gran número de personas con enfermedades estructurales del corazón nunca realizan la prueba que podría revelar su condición. La investigación sugiere que cuando se realiza un examen sistemático de ecocardiografía en comunidades, el número de casos de enfermedades valvulares cardíacas detectados se duplica en comparación con la atención rutinaria. En otras palabras, hasta la mitad de todos los casos pueden pasar desapercibidos.
El electrocardiograma es una herramienta ampliamente utilizada, pero tiene limitaciones
El electrocardiograma (ECG) es un tipo diferente de prueba cardíaca. Mide la actividad eléctrica del corazón. Los médicos utilizan los ECG para detectar ritmos cardíacos anormales, arterias coronarias bloqueadas y ataques cardíacos pasados. Los ECG son baratos, rápidos, no invasivos y están disponibles en casi todos los hospitales y clínicas del mundo. Los médicos realizan cientos de millones de ECG cada año.
Pero los ECG tienen una limitación conocida. Durante décadas, los cardiólogos han entendido que no se puede detectar una enfermedad estructural del corazón solo a partir de un electrocardiograma. Las señales eléctricas que la prueba capta no revelan directamente daños físicos en las válvulas o músculos cardíacos. Como dijo el Dr. Pierre Elias, quien lideró la investigación de EchoNext: “Todos aprendimos en la escuela de medicina que no se puede detectar enfermedad estructural del corazón a partir de un electrocardiograma.”
EchoNext desafía esa suposición.
Cómo funciona EchoNext
EchoNext es un modelo de aprendizaje profundo, un tipo de inteligencia artificial que aprende patrones de grandes cantidades de datos. Los investigadores entrenaron este modelo con más de 1.2 millones de pares de ECG-ecocardiograma recopilados de más de 230,000 pacientes en ocho hospitales durante 14 años. Al estudiar cada ECG junto con el resultado del ecocardiograma correspondiente del mismo paciente, el modelo aprendió a encontrar patrones sutiles en los datos del ECG que corresponden a problemas estructurales del corazón, patrones demasiado sutiles y complejos para que el ojo humano los detecte.
Este modelo toma como entrada tanto la forma de onda del ECG en crudo como siete valores estándar que los médicos ya registran: edad, sexo, frecuencia auricular, frecuencia ventricular, el intervalo PR, la duración del QRS y el intervalo QT corregido. Luego produce una puntuación de riesgo que indica a los médicos cuán probable es que el paciente tenga una enfermedad estructural del corazón.
Es crucial que EchoNext no intenta reemplazar el ecocardiograma. En cambio, actúa como un filtro inteligente. Identifica qué pacientes, entre los muchos que reciben ECG rutinarios, tienen un riesgo lo suficientemente alto como para que los médicos sigan con un ecocardiograma. “EchoNext básicamente utiliza la prueba más barata para identificar quién necesita la ecografía más cara,” explicó el Dr. Elias.
Lo que encontró esta investigación
Los resultados de este estudio fueron sorprendentes. En una comparación directa con 13 cardiólogos que revisaron 3,200 ECG, EchoNext logró una tasa de precisión del 77%, en comparación con el 64% de los cardiólogos. Incluso cuando los cardiólogos tenían acceso a las puntuaciones de riesgo de EchoNext para ayudar a guiar sus decisiones, aún así, su desempeño fue inferior al del modelo de inteligencia artificial trabajando por su cuenta.
El equipo de investigación también ejecutó EchoNext en lo que llamaron un “despliegue silencioso” — aplicaron esta herramienta a casi 85,000 pacientes que habían recibido un ECG pero no tenían un ecocardiograma previo. Esta herramienta identificó a más de 7,500 de estos pacientes (alrededor del 9%) como de alto riesgo de enfermedad estructural del corazón no diagnosticada. Los médicos que monitorearon a estos pacientes durante el año siguiente confirmaron que las predicciones de EchoNext eran correctas, con un valor predictivo positivo del 74% entre aquellos que luego recibieron ecocardiogramas.
Luego, los investigadores validaron EchoNext en cuatro sistemas hospitalarios independientes, incluidos Cedars-Sinai, la Universidad de California en San Francisco y el Instituto Cardiaco de Montreal. Este modelo mantuvo una fuerte precisión en hospitales con diferentes poblaciones de pacientes y diferentes tasas de enfermedades estructurales del corazón, lo que sugiere que esta herramienta funciona de manera confiable fuera del entorno específico donde fue desarrollada.
Pacientes reales, resultados reales
Los investigadores de EchoNext compartieron tres casos específicos en los que esta herramienta llevó directamente a un diagnóstico que cambió la vida. En el primer caso, EchoNext detectó una estenosis aórtica severa — una condición en la cual la válvula que controla el flujo sanguíneo fuera del corazón se vuelve peligrosamente estrecha — en un paciente que no tenía diagnóstico previo de enfermedad estructural del corazón. Ese paciente luego recibió un procedimiento mínimamente invasivo de reemplazo de válvula cardíaca conocido como reemplazo de válvula aórtica transcateter.
En el segundo caso, esta herramienta detectó una regurgitación mitral severa – una condición donde la sangre fuga hacia atrás entre dos cámaras del corazón. El paciente fue sometido a una cirugía correctiva de válvula. En el tercer caso, EchoNext detectó insuficiencia cardíaca, y el paciente finalmente recibió un trasplante de corazón. Cada uno de estos pacientes se había sometido a un ECG rutinario sin que nadie sospechara de enfermedad estructural del corazón. EchoNext encontró lo que los ojos humanos pasaron por alto.
¿Qué significa esto para usted?
Si alguna vez ha tenido un ECG en un hospital o clínica, ya ha experimentado el tipo de prueba que EchoNext lee. No necesitó un procedimiento separado, equipo adicional o preparación adicional. Los mismos datos que la prueba ya genera podrían, con EchoNext funcionando en segundo plano, alertar a su médico de que necesita una mayor investigación.
Esto es especialmente importante en entornos donde los cardiólogos y las máquinas de ecocardiograma son escasos: hospitales rurales, clínicas comunitarias y sistemas de atención médica en países de bajos ingresos. Debido a que EchoNext funciona con datos estándar de ECG, podría ampliar el alcance del tamizaje de enfermedades cardíacas a personas que, de otro modo, nunca recibirían un ecocardiograma.
El Dr. Elias y su equipo creen que “ECG más inteligencia artificial tiene el potencial de crear un paradigma completamente nuevo de tamizaje.” Los investigadores están trabajando actualmente para hacer que esta tecnología esté más ampliamente disponible y para mejorar aún más el modelo a medida que lo entrenan con conjuntos de datos adicionales de pacientes.
EchoNext aún no forma parte de la atención clínica estándar. Los investigadores y su institución – la Universidad de Columbia – han solicitado una patente para el algoritmo, y el equipo está trabajando hacia un despliegue más amplio. También han lanzado un conjunto de datos público y una versión ligera del modelo para apoyar investigaciones adicionales por parte de científicos de todo el mundo.
La comunidad de investigación ha reaccionado con un considerable interés. Otros equipos ya están aprovechando el conjunto de datos de referencia de EchoNext para desarrollar nuevos modelos que combinen inteligencia artificial con métodos estadísticos, con el objetivo de hacer que los resultados no solo sean precisos, sino también interpretables — para que los médicos puedan entender qué características específicas de una señal de ECG llevaron a una puntuación de riesgo particular.
Fuentes de información:
- Centro Médico Irving de la Universidad de Columbia. ¿Puede la IA detectar enfermedades cardíacas ocultas?
- ColumbiaDoctors / NewYork-Presbyterian. EchoNext: la herramienta de IA encuentra enfermedades estructurales cardíacas ocultas
- Avances en Cardiología de NewYork-Presbyterian. El estudio muestra que la herramienta de tamizaje basada en IA puede detectar enfermedades estructurales del corazón utilizando datos de electrocardiogramas
- News-Medical. El modelo de ECG potenciado por IA supera a los médicos en la detección de enfermedades cardíacas ocultas
- Inside Precision Medicine. La IA convierte los ECG en una poderosa herramienta de tamizaje para enfermedades cardíacas
- ODSC / Open Data Science. El modelo de IA detecta enfermedades cardíacas ocultas a partir de ECG, superando a los cardiólogos
- Revista Nature. Detección de enfermedades estructurales del corazón a partir de electrocardiogramas utilizando IA
- Colegio Americano de Cardiología. Tendencias transformadoras en la medicina cardiovascular para 2025
- Healio. 2026: El año en que nuestra caja de herramientas se expande en cardiología