Un sistema de aprendizaje automático identifica nuevos biomarcadores para predecir el ictus

La fibrilación auricular es la arritmia cardíaca más frecuente y puede estar asociada a diversas complicaciones que amenazan la vida, como un ictus, insuficiencia cardíaca y demencia. Aproximadamente 33 millones de personas en todo el mundo sufren problemas del ritmo cardíaco y las probabilidades aumentan con la edad. Es entre tres y cuatro veces más frecuente en pacientes mayores de 80 años que en aquellos situados en el rango de edad de los 60 a los 70 años.

En España está presente en el 17% de la población mayor de 80 años, por lo que comporta una importante preocupación para el sistema sanitario. Pero el número de pacientes puede ser mayor porque se sabe que un tercio no lo comunica al centro de salud.

Métodos actuales para detectar la arritmia

El electrocardiograma (ECG) es la técnica principal para diagnosticar las enfermedades del corazón y hace más de un siglo que se utiliza. El doctor neerlandés Willem Einthoven recibió el Premio Nobel de Medicina en 1924 por sus estudios sobre el mecanismo de EGC, que con el paso del tiempo se ha demostrado una técnica económica y accesible.

En los últimos años, se han desarrollado nuevos métodos cuantitativos para detectar biomarcadores de ECG para identificar cientos de medidas mediante software altamente sofisticado. Paralelamente, se han desarrollado técnicas de big data para realizar análisis de datos clínicos en cardiología.

Inteligencia artificial que detecte la fibrilación

Investigadores del Hospital Universitario de La Princesa y de su Instituto de Investigación han desarrollado un nuevo sistema de marcadores ECG para predecir el riesgo de fibrilación auricular. Mediante el uso de aprendizaje automático en electrocardiogramas aparentemente normales se han identificado signos hasta ahora desconocidos.

La investigación analizó 566 parámetros de 329.670 ECG realizados a 132.772 pacientes del Hospital Universitario de la Princesa y de su centro de especialidades, durante casi una década (de 2010 a 2019). Del estudio se obtuvieron nuevos biomarcadores de ECG para la detección de arritmia fibrilar. Posteriormente, se ha establecido la puntuación de riesgo de evaluación automática de fibrilación auricular (AFAA).

Foto: a la izquierda Guillermo J. Ortega y a la derecha Jesús Jiménez Borreguero

El equipo investigador –liderado por el cardiólogo Jesús Jiménez Borreguero y el físico Guillermo J. Ortega– han publicado los resultados en la revista Heart como artículo original. El estudio -del que ya han solicitado la patente- cuenta con financiación del proyecto por los Fondos de Investigación en Salud del Instituto Carlos III. Los doctores Ancor Sanz y Alberto Cecconi son también coinventores y han participado en la solicitud de patente. Por otro lado, han colaborado los cardiólogos Alberto Vera, Fernando Alfonso, y Juan Miguel Camarasaltas, éste último del servicio de Informática.