La inteligencia artificial podría ayudar a los médicos a detectar enfermedades graves de las válvulas cardíacas años antes, salvando potencialmente miles de vidas, sugiere un nuevo estudio.
Investigadores dirigidos por la Universidad de Cambridge analizaron los sonidos cardíacos de casi 1.800 pacientes utilizando un algoritmo de IA entrenado para reconocer la enfermedad valvular, una afección que a menudo no se diagnostica hasta que se vuelve potencialmente mortal.
La IA identificó correctamente al 98% de los pacientes con estenosis aórtica grave, la forma más común de enfermedad valvular que requiere cirugía, y al 94% de aquellos con insuficiencia mitral grave, donde la válvula cardíaca no se cierra completamente y la sangre se filtra hacia atrás a través de la válvula.
La tecnología, que funciona con estetoscopios digitales, superó a los médicos de cabecera en la detección de valvulopatías y podría utilizarse como herramienta de detección rápida en atención primaria. Los resultados se publican en la revista npj Cardiovascular Health.
“La valvulopatía es una epidemia silenciosa”, afirmó el profesor Anurag Agarwal, del Departamento de Ingeniería de Cambridge, quien dirigió la investigación. “Se estima que 300.000 personas en el Reino Unido padecen estenosis aórtica grave, y alrededor de un tercio no lo sabe. Para cuando aparecen los síntomas, el pronóstico puede ser peor que el de muchos tipos de cáncer”.
La valvulopatía cardíaca afecta a más de la mitad de las personas mayores de 65 años, y aproximadamente una de cada diez presenta una enfermedad grave. En sus primeras etapas, suele ser asintomática. «Cuando se desarrollan los síntomas avanzados, el riesgo de muerte puede alcanzar el 80 % en dos años si no se trata», declaró el coautor, el profesor Rick Steeds, de los Hospitales Universitarios de Birmingham. «El único tratamiento actual es la cirugía para reparar o reemplazar la válvula».
Actualmente, el diagnóstico de la valvulopatía se basa en la ecocardiografía, que es el método de referencia, pero es costosa y requiere mucho tiempo. Los tiempos de espera en el NHS pueden extenderse a muchos meses, lo que significa que no puede utilizarse como herramienta de cribado para la población general.
Los médicos pueden escuchar el corazón usando un estetoscopio, pero esto no se hace rutinariamente en consultas breves con el médico de cabecera y se sabe que no se detectan muchos casos.
“La auscultación cardíaca es una técnica compleja y cada vez se utiliza menos en las consultas de medicina general con mucha afluencia”, afirmó Agarwal. “Esa es una de las razones principales por las que se pasan por alto tantos casos de valvulopatía”.
El nuevo estudio, una colaboración entre ingenieros y cardiólogos, enfermeras investigadoras y otros profesionales clínicos de cinco fideicomisos del NHS, utilizó estetoscopios digitales para registrar los sonidos cardíacos de 1767 pacientes. Cada participante del estudio también se realizó un ecocardiograma, que se utilizó como referencia.
En lugar de entrenar el algoritmo para que reconociera soplos cardíacos (el marcador diagnóstico tradicional), los investigadores lo entrenaron directamente con los resultados del ecocardiograma. Esto permitió que el sistema aprendiera patrones acústicos sutiles que los humanos podrían pasar por alto, incluso casos sin soplo evidente.
Al probarlo con 14 médicos de cabecera que escucharon las mismas grabaciones, el algoritmo superó a todos, y lo hizo de forma consistente. Los criterios de cada médico variaron considerablemente: algunos priorizaron la sensibilidad y otros la especificidad. La IA proporcionó resultados fiables en todo momento y fue especialmente precisa en casos graves de enfermedad.
El sistema se diseñó para minimizar las falsas alarmas, reduciendo así el riesgo de saturar los servicios de ecocardiografía, que ya están saturados. Los investigadores afirman que la tecnología no pretende sustituir a los médicos, sino que podría ser una herramienta de detección útil que les ayude a decidir qué pacientes deben ser derivados para una evaluación y tratamiento más exhaustivos.
Solo se necesitan unos segundos de grabación del sonido cardíaco, y la prueba puede ser realizada por personal con una formación mínima. “Si se puede descartar a personas que definitivamente no tienen una enfermedad significativa, se pueden concentrar los recursos en quienes más los necesitan”, afirmó Agarwal.
Los investigadores afirman que se necesitarán más ensayos clínicos en consultorios médicos de cabecera con un grupo diverso de pacientes antes de que el dispositivo pueda implementarse en la población general. Además, señalan que las formas más moderadas de valvulopatía son más difíciles de detectar.
Sin embargo, dicen que la IA podría ayudar a abordar las crecientes presiones sobre el servicio de salud causadas por el envejecimiento de la población.
“La valvulopatía es tratable. Podemos reparar o reemplazar las válvulas dañadas y brindar a las personas muchos más años de vida saludable”, afirmó Steeds. “Pero el momento oportuno lo es todo. Herramientas de detección sencillas y escalables como esta podrían marcar una gran diferencia al detectar pacientes antes de que se produzcan daños irreversibles”.
La investigación fue financiada en parte por el Instituto Nacional de Investigación en Salud, la Fundación Británica del Corazón y el Consejo de Investigación Médica (MRC), parte de Investigación e Innovación del Reino Unido (UKRI). Anurag Agarwal es miembro del Emmanuel College de Cambridge.
Referencia:
Andrew McDonald et al. « Desarrollo y validación de la auscultación mejorada con IA para el cribado de valvulopatías mediante un estudio multicéntrico» . npj Cardiovascular Health (2026). DOI: 10.1038/s44325-026-00103-y
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