Un modelo de IA podría anticipar el riesgo de insuficiencia cardíaca hasta cinco años

La insuficiencia cardíaca suele avanzar en silencio: cuando aparecen síntomas como falta de aire, cansancio o hinchazón, el problema muchas veces ya está instalado. Un nuevo modelo de inteligencia artificial propone adelantarse a ese escenario con una herramienta cotidiana en cardiología: el Holter de 24 horas.

Según npj Digital Medicine, un equipo del Technion-Israel Institute of Technology desarrolló DeepHHF, un sistema que analiza registros de electrocardiograma ambulatorio y estima la probabilidad de que una persona desarrolle insuficiencia cardíaca en los cinco años posteriores al examen.

En la práctica, el Holter es un dispositivo que se lleva puesto —por lo general, durante 24 horas— y registra la actividad eléctrica del corazón mientras la persona hace su vida habitual. Es una prueba frecuente cuando se investigan palpitaciones, episodios de desmayo, ritmos irregulares o el seguimiento de arritmias. La propuesta del modelo es sumar, a ese estudio ya indicado por motivos clínicos, una estimación de riesgo a futuro.

De acuerdo con el trabajo, el modelo se entrenó con 69.663 registros y, tras las exclusiones, se evaluó sobre una cohorte final de 57.575 estudios de 40.174 pacientes. La investigación estuvo a cargo del profesor Joachim Behar y del doctorando Eran Zvuloni, ambos del Technion, junto con equipos de Rambam Health Care Campus, Shaare Zedek Medical Center, la Universidad Hebrea de Jerusalén, Leumit Health Services y Hadassah Medical Center.

El centro académico añade que la insuficiencia cardíaca afecta a unos 64 millones de personas en el mundo y ronda el 12% entre los mayores de 65 años en países desarrollados. El artículo ubica esa prevalencia en 11,8% entre los adultos de 65 años o más. También precisa que el conjunto Technion-Leumit reunió 69.663 registros de 47.729 pacientes a lo largo de 20 años.

En paralelo, DeepHHF se entrenó con “aproximadamente 70.000” estudios Holter realizados en Leumit Health Services. En el artículo científico, el objetivo se define de forma precisa: predecir el riesgo de insuficiencia cardíaca dentro de los cinco años posteriores al examen.

Behar afirmó en un comunicado del instituto: “Hasta donde sabemos, no existe ningún modelo capaz de predecir el riesgo de insuficiencia cardíaca con hasta cinco años de antelación usando registros Holter sin procesar”. El investigador añadió que el sistema se apoya en herramientas diagnósticas estándar y no invasivas para facilitar la identificación temprana de pacientes con mayor riesgo.

Qué resultados obtuvo el modelo

El estudio indica que DeepHHF alcanzó un AUROC de 0,80 al analizar la grabación completa de 24 horas. El AUROC es una medida estadística que resume cuán bien un modelo distingue entre quienes desarrollarán una enfermedad y quienes no: cuanto más cerca de uno, mejor capacidad de discriminación. En comparación, el modelo que trabajó con una sola ventana de 30 segundos obtuvo 0,77, y la puntuación clínica PCP-HF llegó a 0,74.

La validación externa se realizó con Rambam Health Care Campus, en Haifa, a partir de 150 estudios Holter de pacientes sin insuficiencia cardíaca al inicio. En ese grupo, 29 personas recibieron el diagnóstico en los tres años posteriores y DeepHHF logró un AUROC de 0,81, según npj Digital Medicine.

El artículo también señala que el rendimiento se mantuvo en hombres y mujeres, con el mismo AUROC de 0,80. En un subgrupo sin diagnóstico previo de fibrilación auricular o aleteo auricular —dos tipos de arritmias—, el modelo conservó una capacidad discriminatoria alta, con un AUROC de 0,82.

Según npj Digital Medicine, el desempeño fue de 0,81 para los exámenes realizados en los dos años previos al diagnóstico, de 0,79 entre dos y cuatro años antes y de 0,80 entre cuatro y cinco años antes. Al excluir de forma progresiva los eventos ocurridos en los primeros años posteriores al Holter, el resultado apenas bajó de 0,80 a 0,79, un dato que, según el artículo, respalda el valor pronóstico del sistema a más largo plazo.

Para qué podría servir en la práctica clínica

La posible utilidad clínica se apoya en que usa una prueba extendida, no invasiva y ya integrada en la práctica habitual. La investigación sostiene que la inteligencia artificial aplicada a un Holter de una sola derivación es una opción accesible y de bajo costo para estimar el riesgo de insuficiencia cardíaca.

El resumen del trabajo indica: “Los individuos de alto riesgo identificados por DeepHHF tuvieron una probabilidad dos veces mayor de hospitalización o muerte”. Más adelante, el artículo precisa que el grupo de alto riesgo mostró una probabilidad cuatro veces mayor de mortalidad y dos veces mayor de hospitalización o muerte frente a los grupos de riesgo bajo o moderado.

La base analizada incluyó registros obtenidos entre 2010 y junio de 2023 en Israel, en 20 centros de atención primaria de Leumit, según npj Digital Medicine. La mediana de edad al momento del registro fue de 63 años, el 59,8% de los pacientes eran mujeres y el 6,0% de los estudios se asoció con un episodio de insuficiencia cardíaca en los cinco años siguientes.

Límites del estudio y validaciones pendientes

El trabajo publicado en npj Digital Medicine subraya que se trata de un estudio retrospectivo y que el modelo debe probarse en otros centros y poblaciones. Los autores advierten que, aunque la cohorte principal procede de 20 centros de atención primaria en Israel, todavía falta comprobar su desempeño en contextos con otras prácticas médicas, comorbilidades y perfiles étnicos.

Otra cautela es técnica: DeepHHF se entrenó con un único dispositivo Holter y una configuración fija de una sola derivación. Eso deja pendiente su evaluación con otros fabricantes, parches, protocolos de adquisición y condiciones de señal distintas.

El estudio también aclara que no se diseñó para un cribado poblacional no seleccionado. Su uso previsto apunta a personas remitidas a un Holter por indicaciones clínicas habituales, como síncope, palpitaciones, ritmo irregular o seguimiento de arritmias.

Los autores añaden que el resultado predicho se limitó a los diagnósticos clínicos documentados y no cubre todo el espectro posible de presentaciones de la enfermedad. Además, el modelo no distingue entre subtipos de insuficiencia cardíaca según la fracción de eyección, porque esa estratificación no estaba disponible en los registros utilizados.

Pese a esas reservas, el estudio plantea que el análisis de una señal continua de 24 horas puede ofrecer una ventaja frente a registros más breves. La explicación de los autores es que ese seguimiento prolongado permite captar episodios intermitentes del ritmo cardíaco que pueden resultar decisivos para calcular el riesgo con más solidez.