Las enfermedades cardíacas están entre las principales causas de muerte en España de acuerdo con los últimos datos definitivos de mortalidad ofrecidos por el Instituto Nacional de Estadística (INE) en 2023. Durante ese año se produjeron más de 115 mil fallecimientos por problemas cardíacos, de los cuales muchos podrían haberse evitado con métodos de detección más sofisticados que detectasen los síntomas ocultos o imperceptibles relacionados con problemas del corazón.
Es ahí donde la IA se presenta como una solución para ayudar a cambiar este sombrío panorama implementando métodos que ayuden a detectar problemas cardíacos que puedan pasar inadvertidos en el sistema circulatorio.
¿Qué son las Enfermedades Cardíacas Ocultas?
Qué son las Enfermedades Cardíacas Ocultas
Es el término que se usa para referirse a aquellas patologías del corazón que son difíciles de detectar en sus fases iniciales. Entre las enfermedades cardíacas ocultas se encuentran:
- Hipertensión arterial
- Insuficiencia cardiaca en primeras fases
- Arritmias silenciosas
- Estenosis coronaria
- Valvulopatías leves
- Miocardiopatía subclínica
- Antecedentes de infarto de miocardio sin diagnostico
- Trombosis
- Enfermedad arterial periférica
Todos estos padecimientos del corazón son responsables de provocar un incremento en los índices de hospitalización y mortalidad, siendo las mujeres y las personas mayores los sectores demográficos con más cantidad de casos.
Una falta de diagnóstico temprano junto con factores de riesgo como la arterosclerosis y un deficiente estilo de vida contribuye notablemente a empeorar los problemas del corazón.
Limitaciones del Diagnóstico Tradicional Para Enfermedades del Corazón
Para localizar enfermedades del corazón se aplican los siguientes métodos tradicionales:
- Electrocardiograma
- Pruebas de embarazo
- Auscultación
- Análisis de laboratorio
- Imagen medica convencional
Aun así, estos procedimientos de detección no son capaces de reconocer la presencia de anomalías leves o asintomáticas. Esto aplica especialmente en casos de miocardiopatía, arritmias episódicas, fases iniciales de la enfermedad arterial periférica y algunas valvulopatías.
Debido a esto muchos pacientes son catalogados como enfermos del corazón una vez que han sufrido un accidente cardiovascular grave como trombosis, infarto de miocardio o una insuficiencia cardiaca aguda.
Esta situación provoca que pierdan la oportunidad de ser intervenidos a tiempo para tratar estas afecciones de manera preventiva y efectiva.
Inteligencia Artificial al Servicio del Corazón
Con la inteligencia artificial implementada en la medicina era cuestión de tiempo para que se presentarán innovaciones en todas las áreas, una de ellas la salud cardiaca.
Aquí se pusieron en funcionamiento herramientas impulsadas por machine learning y redes neuronales para ser entrenadas con millones de datos biomédicos como registros continuos, imágenes y ECG.
Esto con el propósito de adquirir el aprendizaje necesario para identificar enfermedades cardíacas con patrones imperceptibles a simple vista.
En ese sentido, en España la startup Idoven tomó la iniciativa de desarrollar algoritmos y programarlos para que lleven a cabo el análisis de electrocardiogramas de larga duración.
También para estimar el riesgo de arritmias, insuficiencias cardíacas y otras enfermedades cardíacas mucho antes que se presenten los síntomas que perjudiquen la salud de este órgano.
Además, existen plataformas como Eko Duo que cuentan con estetoscopios inteligentes capaces de detectar valvulopatías y otras anomalías sutiles, todo en ¡15 SEGUNDOS!
Sumado a esto, casos de estenosis coronaria y aterosclerosis incipiente son identificados por algoritmos ejecutados en hospitales, generando alertas automáticas para que sean revisadas por profesionales de la medicina cardiaca.
Casos Destacados en España Para la Detección de Enfermedades Cardíacas con IA
Además de las innovaciones llevadas a cabo por Idoven y Eko Duo, la inteligencia artificial en España está siendo usada para detectar enfermedades del corazón en los siguientes escenarios:
- Resonancia magnética y tomografía potenciadas por IA: Tener la inteligencia artificial incorporada en estos procedimientos resulta de mucha utilidad para establecer diagnósticos tempranos en enfermedades del corazón como trombosis, estenosis coronaria, enfermedad arterial periférica o lesión miocárdica.
- Hospitales públicos innovadores: Aquí resalta el Área Clínica de Imagen Médica del Hospital Universitario y Politécnico La Fe de Valencia donde los profesionales complementan su trabajo con la IA para analizar pruebas rutinarias y medir el riesgo de infarto de miocardio. También lo usan para estimar complicaciones en pacientes que estén sujetos a factores de riesgo como antecedentes de aterosclerosis o hipertensión arterial.
¿Cómo Funciona el Proceso de Detección de una Enfermedad Cardiaca con IA?
Cómo Funciona el Proceso de Detección de Enfermedades Cardiacas con IA
La recolección digitalizada de señales cardíacas representa el primer paso en el proceso de detección de enfermedades cardíacas.
Esto incluye ECG, datos biosensores portátiles, imágenes de resonancia y pruebas de esfuerzo informatizadas.
Una vez hecho esto es el turno de los sistemas avanzados de procesamiento para encontrar patrones sospechosos.
Aquí entran en acción algoritmos impulsados por machine learning y deep learning, los cuales se encargan de llevar a cabo las siguientes acciones:
- Evaluación automatizada de la fracción de eyección
- Segmentación de cavidades
- Cuantificación de biomarcadores
- Análisis de dinamismo eléctrico para identificar arritmias
- Predicción de insuficiencia cardíaca o infarto de miocardio.
Toda la información generada en estos procedimientos es posteriormente anexada a la historia clínica electrónica del paciente.
Con base en ella se generan alertas automáticas, así como reportes o sugerencias en caso de requerirse pruebas complementarias para evaluar más en detalle su salud cardiaca.
Además, mediante sistemas domiciliarios de monitorización los profesionales pueden vigilar pacientes de riesgo a distancia.
Todo esto hace de la IA un componente fundamental para optimizar los procesos relacionados con la prevención de complicaciones graves del corazón.
Ventajas en el Uso de IA Para Detectar Enfermedades Cardíacas vs Métodos Tradicionales
El uso de la inteligencia artificial en el diagnostico de enfermedades del corazón resulta favorable por las siguientes razones:
- Agilidad y personalización: Con la IA los diagnósticos pasaron a ser generados en minutos, dando así a los profesionales la oportunidad de tomar decisiones terapéuticas en menor tiempo, pudiendo también comprobar la evolución de un paciente en tiempo real.
- Detección de múltiples patologías: Las capacidades de la IA le permiten detectar desde valvulopatías leves y arritmias hasta predecir problemas cardíacos como insuficiencia cardiaca incipiente, trombosis o identificación precoz de miocardiopatía.
- Mayor precisión diagnóstica: El trabajo de los algoritmos en la detección de enfermedades cardíacas evita la variabilidad humana, pudiendo reconocer anomalías mínimas en pacientes asintomáticos.
- Prevención masiva: Los programas impulsados por IA permiten a los profesionales aplicar cribados de salud del corazón en un gran volumen de pacientes asintomáticos, ayudando así a bajar el número de casos de problemas del corazón que solo podían ser diagnósticos luego de presentarse eventos agudos.
Retos de la IA en la Detección de Enfermedades del Corazón
Sin duda, representa un gran avance tener involucrada a la IA en los procesos de detección de enfermedades sobre el corazón.
Aun así, es necesario aplicar medidas que garanticen la protección en el manejo de datos sensibles de los pacientes con esta tecnología.
Esto incluye abordar aspectos como la anonimidad, privacidad y transparencia en la actuación de los algoritmos usados.
Sumado a esto, es una prioridad establecer acciones para reducir el sesgo clínico, así como también comprobar la precisión de los programas impulsados con esta tecnología al aplicarse en diferentes grupos poblacionales.
De esa manera se evita caer en la confianza absoluta de los resultados automáticos, los cuales son siempre supervisados por cardiólogos.
Otro aspecto a tener en cuenta es el componente ético presente en el uso de la IA para la detección de problemas del corazón.
Aquí urge la colaboración interdisciplinar y una regulación efectiva que tenga como objetivo proteger tanto la integridad del paciente como al profesional involucrado en cada una de las partes del proceso.
Perspectivas de Futuro de la IA en la Detección de Enfermedades Cardíacas Ocultas
En el futuro se espera que la inteligencia artificial tenga mayor presencia en todo lo relacionado con la detección de enfermedades del corazón en España.
Una gran contribución a esta causa sería la cooperación entre centros de salud y empresas que manejen o desarrollen soluciones basadas en esta tecnología.
Otra iniciativa que podría ponerse en práctica sería la formación de médicos y pacientes en el uso de herramientas de IA. Así ayudaría a mejorar los procesos de prevención, diagnóstico y seguimiento de problemas cardíacos ocultos como la hipertensión arterial, aterosclerosis incipiente o insuficiencia cardíaca.
De esa forma España estaría aspirando a posicionarse como uno de los lideres de la medicina personalizada y preventiva apoyada por las capacidades de la IA.
Se espera que los esfuerzos actuales con la IA tengan un impacto a mediano plazo y se llegue al punto en que las personas con problemas cardíacos puedan recibir un diagnóstico a tiempo y preciso gracias a la implementación de esta tecnología.
Puntos Clave
- Las enfermedades cardíacas ocultas engloban aquellas que son difíciles de detectar en etapa temprana como la hipertensión arterial, arritmias silenciosas, insuficiencia cardiaca en fases iniciales, estenosis coronaria incipiente, valvulopatías leves, antecedentes de miocardio no diagnosticado y enfermedad arterial periférica.
- Los procesos de diagnóstico tradicional resultan deficientes para reconocer enfermedades del corazón asintomáticas o en fases tempranas como miocardiopatía, algunos tipos de valvulopatías, arritmias episódicas y enfermedad arterial periférica inicial.
- La incursión de la inteligencia artificial en la salud cardiaca en España ha llevado al desarrollo de herramientas capaces de procesar millones de datos biométricos, así como imágenes y electrocardiogramas para encontrar anomalías sutiles o imperceptibles a simple vista.
- Gracias a las capacidades de la IA es posible obtener un diagnóstico preciso y temprano de enfermedades del corazón asintomáticas, contribuyendo así a potenciar las estrategias de prevención y la personalización del tratamiento cardíaco.
