Puntos destacados de la investigación:

• Una herramienta de inteligencia artificial (IA) detectó problemas estructurales del corazón utilizando un ECG de una sola derivación capturado por el sensor cardíaco eléctrico en la parte posterior y la corona digital de un reloj inteligente.
• El algoritmo de IA se probó en ECG de una sola derivación tomados en un reloj inteligente en un grupo de 600 adultos. El algoritmo identificó con precisión enfermedades cardíacas estructurales como capacidad de bombeo debilitada, válvulas dañadas o músculo cardíaco engrosado.
• Los relojes inteligentes con sensores de ECG de una sola derivación combinados con una herramienta de IA como la desarrollada para este estudio podrían ayudar a que el cribado de enfermedades cardíacas estructurales sea más fácil y accesible para todos.
• Nota: El estudio presentado en este comunicado de prensa es un resumen de investigación. Los resúmenes presentados en las reuniones científicas de la Asociación Americana del Corazón no están revisados por pares, y los hallazgos se consideran preliminares hasta que se publiquen como manuscritos completos en una revista científica revisada por pares.

DALLAS - 3 de noviembre de 2025 (NEWMEDIAWIRE) - Un algoritmo de inteligencia artificial (IA) combinado con los sensores de electrocardiograma (ECG) de una sola derivación en un reloj inteligente diagnosticó con precisión enfermedades cardíacas estructurales, como capacidad de bombeo debilitada, válvulas dañadas o músculo cardíaco engrosado, según un estudio preliminar que se presentará en las Sesiones Científicas 2025 de la Asociación Americana del Corazón. La reunión, del 7 al 10 de noviembre en Nueva Orleans, es un intercambio global principal de los últimos avances científicos, investigaciones y actualizaciones de prácticas clínicas basadas en evidencia en ciencia cardiovascular.

Los investigadores dijeron que este es el primer estudio prospectivo que muestra que un algoritmo de IA puede detectar múltiples enfermedades cardíacas estructurales basándose en medidas tomadas de un sensor de ECG de una sola derivación en la parte posterior y la corona digital de un reloj inteligente.

"Millones de personas usan relojes inteligentes, y actualmente se utilizan principalmente para detectar problemas del ritmo cardíaco como la fibrilación auricular. Las enfermedades cardíacas estructurales, por otro lado, generalmente se encuentran con un ecocardiograma, una prueba de imágenes de ultrasonido avanzada del corazón que requiere equipo especial y no está ampliamente disponible para cribados rutinarios", dijo el autor del estudio Arya Aminorroaya, M.D., M.P.H., residente de medicina interna en el Hospital Yale New Haven y afiliado de investigación en el Laboratorio de Ciencia de Datos Cardiovasculares (CarDS) de la Escuela de Medicina de Yale en New Haven, Connecticut. "En nuestro estudio, exploramos si los mismos relojes inteligentes que las personas usan todos los días también podrían ayudar a encontrar estas enfermedades cardíacas estructurales ocultas antes, antes de que progresen a complicaciones graves o eventos cardíacos".

Los investigadores desarrollaron el algoritmo de IA utilizando más de 266,000 registros de ECG de 12 derivaciones de más de 110,000 adultos. Basándose en esta biblioteca de datos, desarrollaron un algoritmo para identificar enfermedades cardíacas estructurales a partir de un ECG de una sola derivación que se puede obtener utilizando sensores de relojes inteligentes. Para este propósito, los investigadores aislaron solo una de las 12 derivaciones del ECG, que se asemeja al ECG de una sola derivación en los relojes inteligentes. También tuvieron en cuenta la interferencia aleatoria en la señalización del ECG o "ruido" que podría surgir durante la grabación de un ECG de una sola derivación utilizando relojes inteligentes del mundo real. El modelo de IA luego fue validado externamente utilizando datos de personas que buscan atención en hospitales comunitarios, así como datos de un estudio basado en la población de Brasil. Luego, reclutaron prospectivamente a 600 participantes que se sometieron a ECG de una sola derivación de 30 segundos utilizando un reloj inteligente para medir la precisión del algoritmo en un entorno del mundo real.

El análisis encontró:

• Utilizando ECG de una sola derivación obtenidos de equipos hospitalarios, el modelo de IA fue muy efectivo para distinguir a personas con y sin enfermedad cardíaca estructural, obteniendo un 92% en una escala de rendimiento estándar (donde 100% es perfecto).
• Entre los 600 participantes con los ECG de una sola derivación obtenidos de un reloj inteligente, el modelo de IA mantuvo un alto rendimiento del 88% para detectar enfermedades cardíacas estructurales.
• El algoritmo de IA identificó con precisión a la mayoría de las personas con enfermedad cardíaca (86% de sensibilidad) y fue muy preciso para descartar enfermedad cardíaca (99% de valor predictivo negativo).

"Por sí solo, un ECG de una sola derivación es limitado; no puede reemplazar una prueba de ECG de 12 derivaciones disponible en entornos de atención médica. Sin embargo, con IA, se vuelve lo suficientemente potente como para cribar condiciones cardíacas importantes", dijo Rohan Khera, M.D., M.S., autor principal del estudio y director del Laboratorio CarDS. "Esto podría hacer que el cribado temprano de enfermedades cardíacas estructurales sea posible a gran escala, utilizando dispositivos que muchas personas ya poseen".

Antecedentes, detalles y diseño del estudio:

• Los investigadores utilizaron una base de datos de 266,054 ECG de 110,006 pacientes que recibieron pruebas y tratamiento en el Hospital Yale New Haven entre 2015 y 2023 para desarrollar un algoritmo IA-ECG para detectar enfermedades cardíacas estructurales a partir de ECG de una sola derivación.
• El algoritmo se comparó con ecografías cardíacas para ver si tenían o no enfermedad cardíaca estructural.
• El modelo de IA luego se validó en 44,591 adultos que buscaban atención en cuatro hospitales comunitarios y 3,014 participantes del estudio basado en la población ELSA-Brasil. El Estudio Longitudinal de Salud del Adulto de Brasil (ELSA-Brasil) recopila información importante sobre cómo se desarrollan y progresan las enfermedades crónicas, centrándose principalmente en enfermedades cardiovasculares y diabetes.
• Para preparar el modelo de IA para interpretar señales de ECG de una sola derivación del mundo real, los investigadores agregaron algo de "ruido" - piénselo como interferencia o estática - a la mezcla para el entrenamiento del modelo. Este pequeño ajuste ayudó a que la IA se volviera resistente y más confiable al lidiar con señales menos que perfectas, haciéndola mejor para detectar enfermedades cardíacas estructurales incluso cuando los datos no son cristalinos.
• Durante el estudio prospectivo del mundo real, 600 pacientes usaron el mismo tipo de reloj inteligente con un sensor de ECG de una sola derivación durante 30 segundos el mismo día en que se realizaban una ecografía cardíaca.
• La edad media de los participantes era de 62 años, y aproximadamente la mitad eran mujeres, 44% eran blancos no hispanos, 15% negros no hispanos, 7% hispanos, 1% asiáticos y 33% otros. Aproximadamente el 5% tenía enfermedad cardíaca estructural en la ecografía cardíaca.

Las limitaciones del estudio incluyen un pequeño número de pacientes con la enfermedad real en el estudio prospectivo y el número de resultados falsos positivos.

"Planeamos evaluar la herramienta de IA en entornos más amplios y explorar cómo podría integrarse en programas de cribado de enfermedades cardíacas basados en la comunidad para evaluar su impacto potencial en la mejora de la atención preventiva", dijo Aminorroaya.

Los coautores, divulgaciones y fuentes de financiación se enumeran en el resumen.

Las declaraciones y conclusiones de los estudios que se presentan en las reuniones científicas de la Asociación Americana del Corazón son únicamente de los autores del estudio y no necesariamente reflejan la política o posición de la Asociación. La Asociación no hace representaciones ni garantías en cuanto a su exactitud o confiabilidad. Los resúmenes presentados en las reuniones científicas de la Asociación no están revisados por pares; más bien, son curados por paneles de revisión independientes y se consideran en función del potencial para agregar a la diversidad de temas científicos y puntos de vista discutidos en la reunión. Los hallazgos se consideran preliminares hasta que se publiquen como un manuscrito completo en una revista científica revisada por pares.

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Recursos adicionales:

• Multimedia está disponible en la columna derecha del enlace del comunicado.
• Enlace al resumen, y al Planificador de Programas en Línea de las Sesiones Científicas 2025 de la Asociación Americana del Corazón
• Comunicado de prensa de declaración de la Asociación Americana del Corazón: El acceso equitativo a las tecnologías digitales puede ayudar a mejorar la salud cardiovascular (abril 2025)
• Comunicado de prensa de la Asociación Americana del Corazón: Un algoritmo novedoso en dispositivos portátiles puede detectar latidos cardíacos irregulares, puede impulsar la atención temprana (nov. 2021)
• Acerca de las Sesiones Científicas 2025
• Para más noticias en las Sesiones Científicas 2025 de la Asociación Americana del Corazón, síganos en X @HeartNews #AHA25

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Vea el comunicado original en www.newmediawire.com

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