La inteligencia artificial (IA) es la capacidad de simular por parte de máquinas o sistemas informáticos la inteligencia humana. Desde algoritmos que mejoran la precisión de los diagnósticos hasta sistemas que predicen eventos médicos antes de que ocurran, la IA está impulsando avances significativos en medicina personalizada, eficiencia hospitalaria y seguimiento de pacientes.  

Y así lo remarcó el director general de la Organización Mundial para la Salud (OMS), el Dr. Tedros Adhanom, con motivo de la publicación del primer informe mundial sobre IA aplicada a salud: “La inteligencia artificial resulta muy prometedora para la salud, pero también presenta retos importantes, lo que incluye la recopilación de datos no ética, las amenazas a la ciberseguridad y el aumento de los sesgos y la desinformación”.

¿Pero cómo puede transformar la IA el campo de la cardiología? Su aplicación en este ámbito está demostrando un gran potencial para mejorar la atención y los resultados en pacientes con enfermedades crónicas, como la insuficiencia cardíaca. En concreto, esta enfermedad consiste en la incapacidad del corazón para bombear sangre de manera eficiente que satisfaga las necesidades del cuerpo.

En España la padecen 770.000 personas y, a nivel mundial, casi 18.000.000 personas fallecieron en 2019 debido a ello, según los datos del informe ‘Objetivo 2025: Insuficiencia Cardiaca’¹ de la Fundación Española del Corazón. Tradicionalmente, el diagnóstico de la insuficiencia cardiaca se ha basado en una combinación de síntomas clínicos, pruebas de imagen y otros exámenes médicos. Sin embargo, los avances recientes en IA están revolucionando este proceso, haciendo que el diagnóstico sea más preciso, accesible y rápido.

IA en el diagnóstico: el poder del machine learning

Una de las áreas más prometedoras donde la IA está marcando una diferencia significativa es en el diagnóstico de la insuficiencia cardíaca mediante algoritmos de machine learning (aprendizaje automático). Estos algoritmos se entrenan con grandes volúmenes de datos médicos, que incluyen imágenes cardíacas, electrocardiogramas (ECG), y datos clínicos de pacientes, para identificar patrones de comportamiento.

Por ejemplo, el estudio ‘Electrocardiografía mejorada con inteligencia artificial para el tratamiento de enfermedades cardiovasculares’² publicado en 2021 desarrolló algoritmos capaces de analizar electrocardiogramas de pacientes con disnea y establecer el diagnóstico de padecimientos como insuficiencia cardiaca. Asimismo, investigadores del Hospital Universitario de La Princesa identificaron un nuevo sistema de marcadores de electrocardiograma que predice la probabilidad de tener fibrilación auricular en el futuro utilizando métodos de análisis de aprendizaje automático³.

La predicción de eventos cardíacos

La predicción de eventos cardíacos, como infartos de miocardio o descompensaciones agudas en pacientes con insuficiencia cardíaca, es otra área en la que la IA presenta múltiples avances. Utilizando grandes bases de datos, que incluyen información sobre el historial médico del paciente, biomarcadores e, incluso, datos genéticos, los algoritmos pueden predecir con mayor precisión qué pacientes tienen más riesgo de sufrir eventos cardíacos graves.

En esta línea, el Hospital General de Valencia realizó en 2023 un estudio para poner aprueba la aplicación HearOTM, que dispone de un biomarcador de voz de IA, que monitoriza la insuficiencia cardiaca a través del habla. El objetivo es conseguir detectar de manera temprana una complicación de la enfermedad y actuar rápidamente ante ella.

Y este no es el único ejemplo, cada vez más, se están desarrollando nuevos dispositivos que recopilan información sobre la frecuencia cardíaca, presión arterial y otros parámetros vitales en tiempo real, enviando alertas a los médicos cuando se detectan anomalías que podrían indicar un empeoramiento de la condición del paciente. Esto permite intervenciones tempranas, evitando hospitalizaciones y mejorando la calidad de vida.

Chatbots y asistentes virtuales

El uso de chatbots y asistentes virtuales en el seguimiento de pacientes con IA permiten un monitoreo constante y personalizado sin necesidad de visitas frecuentes al hospital o centro médico. Estas apps pueden interactuar con los pacientes, les recuerdan tomar su medicación, monitorean sus síntomas diarios y proporcionan consejos de estilo de vida.

Esta tecnología no solo mejora la adherencia al tratamiento, sino que también permite a los médicos obtener información valiosa sobre la evolución de la condición del paciente sin necesidad de una consulta física.

Sin embargo, es importante subrayar que estos chatbots y herramientas no sustituyen la labor de los cardiólogos. Aunque pueden ser útiles para el seguimiento diario e, incluso, para mejorar la personalización y precisión de los tratamientos, la supervisión médica sigue siendo imprescindible para evaluar y ajustar la medicación según las necesidades individuales de cada paciente.

Referencias:

1. Fundación Española del Corazón, Asociación Española de Enfermería en Cardiología, Sociedad Española de Cardiología, Sociedad Española de Médicos de Atención Primaria, Sociedad Española de Medicina de Urgencias y Emergencias, Sociedad Española de Medicina de Familia y Comunitaria, Sociedad Española de Médicos Generales y de Familia, Sociedad Española de Medicina Interna, & Sociedad Española de Nefrología. (2021). Objetivo 2025: Insuficiencia cardiaca. En fundaciondelcorazon.com. Recuperado 17 de septiembre de 2024, de https://fundaciondelcorazon.com/prensa/actualidad/3783-objetivo-2025-insuficiencia-cardiaca.html
2. Siontis, K.C., Noseworthy, P.A., Attia, Z.I. et al. Artificial intelligence-enhanced electrocardiography in cardiovascular disease management. Nat Rev Cardiol 18, 465–478 (2021). https://doi.org/10.1038/s41569-020-00503-2
3. Sanz-García A, Cecconi A, Vera A, et alElectrocardiographic biomarkers to predict atrial fibrillation in sinus rhythm electrocardiogramsHeart 2021;107:1813-1819. https://doi.org/10.1136/heartjnl-2021-319120