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¿Cómo saber si está en riesgo de infarto sin sentir nada? Así funciona la nueva predicción cardíaca
Avances médicos en Florida combinan inteligencia artificial, genética y factores sociales para anticipar enfermedades cardíacas y salvar vidas.
Un centro en el sur de Florida ha implementado un programa innovador que combina inteligencia artificial, biomarcadores y estudios de imagen no invasivos para predecir con precisión el riesgo cardíaco en personas asintomáticas.
La iniciativa surge tras estudios como el Miami Heart Study, que emplea tomografía computarizada para identificar placas coronarias tempranas y explora marcadores genéticos y metabólicos en poblaciones multirraciales.
La estrategia integra el uso de herramientas como PREVENT (Predicting Risk of cardiovascular disease EVENTs), un nuevo modelo avalado por la American Heart Association que calcula riesgo a 10 y 30 años, incluyendo infarto, accidente cerebrovascular e insuficiencia cardíaca.
A diferencia de los métodos tradicionales, PREVENT no considera la raza como variable biológica, sino que incorpora factores sociales: nivel educativo, ingresos, entorno, y parámetros clínicos como función renal, glucemia y uso de estatinas.
El equipo médico responsable explica que esta aproximación permite detectar a pacientes jóvenes con riesgo doméstico subestimado por algoritmos convencionales. “Proporcionar estimaciones a treinta años revela oportunidades de intervención temprana que los cálculos a diez años no muestran”, asegura la Dra. Khan, experta en cardiología preventiva.
En la práctica, un paciente de 35 años sin síntomas puede beneficiarse de una evaluación más completa y un plan de prevención adaptado.
Así mismo, el uso de inteligencia artificial aplicada a imágenes, como angiografías coronarias asistidas por ML, permite identificar placas vulnerables y calcular la Fracción de Flujo Fraccional (FFRct) sin procedimientos invasivos. Esta técnica reduce la necesidad de cateterismos y mejora la precisión diagnóstica, siguiendo estudios como DeFACTO y NXT, donde la eficacia diagnóstica midió entre 81 % y 86 %.
El centro también estudia herramientas emergentes basadas en fotopletismografía y aprendizaje profundo, que utilizan datos obtenidos desde el smartphone para generar un índice de riesgo cardiovascular similar al estimado con exámenes de laboratorio, con una exactitud comparable a los criterios de la OMS.
En paralelo, investigaciones con imágenes de retina y tomografía óptica (OCT) han logrado una AUROC de 0.78 para predecir eventos cardiovasculares en cinco años.
Expertos consultados advierten que tecnología y prevención deben ir acompañadas de políticas públicas y acceso equitativo. Un cardiólogo del Mayo Clinic señala que “la IA ayuda a detectar disfunción ventricular con una sensibilidad del 93 %, superior incluso al mamograma en ciertos casos”.
Así mismo, las guías del FDA para software médico recuerdan la importancia de la regulación continua y la transparencia en dispositivos AI/ML.
Según la American Heart Association, “es mucho mejor prevenir que tratar posteriormente”, por lo cual instan a asumir hábitos saludables, dieta mediterránea, ejercicio, control de sal y estrés y, en caso necesario, iniciar tratamiento farmacológico temprano para hipertensión o dislipidemia.
Este enfoque integral en el sur de Florida representa un modelo replicable: tecnología de última generación, algoritmos modernos e inclusión de determinantes sociales para combatir la principal causa de muerte en el mundo.
Según datos oficiales de la AHA, la enfermedad cardiovascular es responsable de cerca del 32 % de las muertes anuales en el mundo.
