Un grupo de investigadores del sistema médico Mass General Brigham desarrolló una herramienta de inteligencia artificial capaz de predecir el riesgo de sufrir un accidente cerebrovascular (ACV) hasta 10 años antes de que ocurra.

El modelo, llamado ECG2Stroke, utiliza información obtenida de un electrocardiograma convencional junto con datos básicos del paciente, como edad y sexo. El hallazgo fue publicado en la revista científica JACC y abre una nueva posibilidad para la detección temprana de enfermedades cardiovasculares.

La investigación se basó en más de 200.000 registros clínicos y mostró niveles de precisión comparables con métodos tradicionales utilizados actualmente para calcular riesgo de ACV.

Cómo funciona el sistema

La herramienta analiza electrocardiogramas de 12 derivaciones, un estudio habitual en hospitales y consultorios. A través de inteligencia artificial, el sistema identifica patrones eléctricos del corazón que podrían estar vinculados con futuros accidentes cerebrovasculares.

Los especialistas explicaron que el algoritmo logra detectar señales invisibles para el análisis humano tradicional. Además, no requiere estudios invasivos ni procedimientos complejos, lo que facilitaría su implementación masiva.

El objetivo es identificar pacientes con alto riesgo antes de que aparezcan síntomas o eventos graves, permitiendo tratamientos preventivos más rápidos y personalizados.

Qué tipo de ACV logra detectar mejor

Los investigadores señalaron que el modelo mostró especial efectividad para anticipar ictus cardioembólicos, un tipo de ACV asociado a coágulos que se forman en el corazón y luego llegan al cerebro.

Estas situaciones suelen relacionarse con trastornos cardíacos como la fibrilación auricular. Según los autores, la IA detectó alteraciones eléctricas sutiles vinculadas con ese problema incluso en pacientes que todavía no habían sido diagnosticados.

El estudio también comprobó que el sistema mantuvo resultados consistentes en distintos hospitales y poblaciones analizadas en Estados Unidos.

Los próximos pasos de la investigación

Aunque los resultados fueron considerados prometedores, los científicos aclararon que todavía faltan nuevas pruebas antes de incorporar esta tecnología de manera masiva en la práctica médica diaria.

Las próximas etapas buscarán evaluar cómo funciona el sistema en escenarios reales de atención sanitaria y confirmar su utilidad clínica en pacientes de distintos perfiles.

El avance se suma al creciente uso de inteligencia artificial en medicina, especialmente en herramientas destinadas a mejorar el diagnóstico precoz y la prevención de enfermedades cardiovasculares.

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