Un equipo multidisciplinario de la Universidad de California San Diego desarrolló un método basado en fotopletismografía (PPG) e inteligencia artificial capaz de detectar la enfermedad arterial periférica (PAD) en apenas segundos y con alta precisión, lo que podría transformar la estrategia de prevención de una patología que hoy es una de las principales causas de amputación de miembros y afecta a entre 8.000.000 y 12.000.000 de personas en Estados Unidos, según informó el medio especializado Medical Xpress.
La investigación, publicada en la revista de investigación biomédica npj Digital Medicine, utilizó más de 10.000 grabaciones de PPG en el dedo del pie, correspondientes a 3.500 pacientes sometidos a pruebas de índice tobillo-brazo (ABI) en UC San Diego Health entre 2020 y 2025.
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Los científicos identificaron 78 parámetros de PPG correlacionados significativamente con los resultados del ABI, para luego entrenar un modelo de aprendizaje automático capaz de discriminar si una persona presentaba PAD solo a partir de los datos PPG.
El sistema consiguió una precisión aproximada del 83% en la identificación de casos de PAD, cifra que, según Mattheus Ramsis, director médico de informática en cardiología y co-primer autor del estudio, supera ampliamente el rendimiento habitual de los sistemas de evaluación clínica tradicionales basados en factores de riesgo, que oscilan entre el 60% y el 65%. Añadir el estado de tabaquismo del paciente al modelo posibilitó una mejora adicional del 2%.
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La técnica probó ser igualmente eficaz en grupos poblacionales diversos, así como en diferentes sedes hospitalarias y entre personas con enfermedades cardiovasculares, diabetes o insuficiencia renal terminal. Ramsis precisó que el modelo “refleja cambios fisiológicos reales en el flujo sanguíneo de los dedos del pie, lo que aporta información adicional respecto de la evaluación tradicional”.
Cómo el PPG supera al diagnóstico convencional
La problemática actual reside en la dificultad para diagnosticar la PAD antes de que ocurran complicaciones graves. El procedimiento convencional, el índice tobillo-brazo, demanda entre 15 y 30 minutos y asistencia en clínicas especializadas, lo que limita fuertemente el acceso en comunidades marginadas. La propuesta permitiría realizar la detección con solo un escaneo en el dedo del pie y una simple aplicación impulsada por inteligencia artificial.
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Ava J. Fascetti, estudiante de doctorado en ingeniería eléctrica y coautora principal, explicó el funcionamiento del sistema: “PPG funciona al proyectar luz sobre el tejido, en este caso el dedo del pie, y un sensor mide cuánta luz se refleja, lo que nos permite detectar pequeños cambios en el volumen sanguíneo”. Este método, considerado un “biomarcador digital”, evita cualquier intervención invasiva y ofrece inmediatez en el resultado.
El portal resaltó que el 95% de las personas dispone de un teléfono inteligente o dispositivo avanzado. Por este motivo, el director médico prevé extender la validación de su sistema a dispositivos de uso cotidiano como smartphones, oxímetros de pulso y tecnologías vestibles: “Podemos potencialmente superar las barreras de transporte, económicas e institucionales que hoy dificultan el acceso al diagnóstico estándar”.
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El escaneo rápido mediante PPG podría emplearse en la clínica como herramienta de triaje o permitir que pacientes en alto riesgo realicen autoevaluaciones en casa usando aplicaciones móviles, lo que facilitaría una derivación precoz y reduciría la incidencia de episodios graves, incluida la amputación de miembros.
Proyecciones y bases para nuevas plataformas
Ramsis, también director fundador del recién constituido UC San Diego Biosignal Repository, afirmó que el fin último del proyecto es evitar amputaciones mediante la detección temprana de la PAD: “Si logramos detectar la enfermedad lo suficientemente pronto como para prevenir una amputación de extremidad, ese sería el máximo impacto: preservar la función del miembro, reducir la mortalidad y abordar las barreras en comunidades desatendidas”.
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La validación futura del sistema en diferentes plataformas y dispositivos podrá establecerlo como una base para diagnósticos digitales masivos, sentando el precedente para “la infraestructura escalable de biosignales” que permita desarrollar nuevas herramientas diagnósticas basadas en fisiología y datos digitales, según declaró el director.
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