La miocardiopatía hipertrófica (MCH) es una afección cardíaca que afecta a una de cada 200 personas en el mundo, pero muchas veces no se detecta hasta que el paciente ya presenta síntomas avanzados.
Es una de las principales causas de trasplante de corazón y muerte súbita, sobre todo en personas jóvenes.
Ahora, un nuevo algoritmo desarrollado por investigadores del hospital Mount Sinai de Estados Unidos podría cambiar esa realidad.
El sistema, llamado Viz HCM, utiliza inteligencia artificial (IA) para detectar señales tempranas de esta enfermedad en los electrocardiogramas (ECG), antes incluso de que aparezcan los síntomas.
Cómo funciona la IA que predice enfermedades del corazón
A diferencia de otras herramientas similares, Viz HCM no sólo alerta sobre un posible riesgo: ahora también ofrece una probabilidad numérica concreta. Por ejemplo, puede indicar que un paciente tiene un 60% de probabilidad de padecer miocardiopatía hipertrófica, una información clave que permite tomar decisiones médicas más personalizadas.
“El avance no está solamente en la detección, sino en cómo lo comunica”, explicó Joshua Lampert, director de aprendizaje automático del Mount Sinai Fuster Heart Hospital. “Este tipo de precisión cambia la conversación entre médicos y pacientes”.
En el estudio, publicado en la revista NEJM AI, se analizaron casi 71.000 electrocardiogramas tomados entre marzo de 2023 y enero de 2024. El algoritmo detectó 1.522 casos con señales compatibles con MCH, y luego se compararon con los diagnósticos confirmados por métodos clínicos tradicionales.
La calibración del algoritmo permitió afinar el margen de error y mejorar su capacidad para predecir con exactitud qué pacientes necesitaban atención urgente. Este sistema también permite que los médicos prioricen a los pacientes de mayor riesgo, optimizando tiempos y recursos en consultorios y hospitales.
El impacto en la práctica médica
Además de ayudar a los pacientes a entender su condición antes de que aparezcan los síntomas, el uso de IA calibrada representa un cambio de paradigma en la atención médica: permite pasar del modelo reactivo (atender cuando ya hay síntomas) a uno predictivo y preventivo.
“El siguiente paso es aplicar esta misma lógica a otras enfermedades menos frecuentes, pero igual de peligrosas”, destacó Vivek Reddy, coautor principal del estudio y director de Arritmias Cardíacas del Mount Sinai.
Por qué este avance importa ahora
Con la creciente capacidad de la inteligencia artificial para procesar datos complejos, herramientas como Viz HCM abren una nueva etapa en la medicina personalizada. La clave ya no será solo detectar, sino anticiparse y actuar antes de que la enfermedad avance.
La pregunta ahora es: ¿están los sistemas de salud listos para incorporar este tipo de inteligencia aumentada? El desafío no es tecnológico, sino humano: adoptar nuevas formas de diagnóstico puede salvar miles de vidas. Y este algoritmo ya dio el primer gran paso.
