República Dominicana. — Investigadores de Mayo Clinic han creado un algoritmo de inteligencia artificial con la capacidad de identificar la apnea obstructiva del sueño (AOS) a partir de los resultados de un electrocardiograma (ECG) de 12 derivaciones, una prueba cardíaca rutinaria. Este avance tiene el potencial de transformar el diagnóstico de la apnea del sueño, haciéndolo más rápido, accesible y económico, lo que es particularmente significativo para las mujeres, una población que tradicionalmente ha estado infradiagnosticada.
La AOS es una afección común pero frecuentemente no reconocida que afecta a más de 936 millones de adultos a nivel global. Quienes la padecen experimentan colapsos recurrentes en sus vías respiratorias durante el sueño, lo que interrumpe la respiración y conlleva importantes riesgos cardiovasculares. El Dr. Virend Somers, autor senior del estudio publicado en JACC: Advances, explica la base de la innovación: «La apnea obstructiva del sueño, o AOS, es una enfermedad altamente prevalente con importantes consecuencias cardiovasculares. La AOS afecta al corazón hasta el punto de que los algoritmos de IA pueden detectar la huella característica de la AOS en el ECG, que, en esencia, representa la actividad eléctrica de las células del músculo cardíaco».
Para el estudio, el equipo analizó con IA los datos de ECG y las evaluaciones del sueño de 11.299 pacientes de Mayo Clinic. La cohorte incluyó a más de 7,000 pacientes con diagnóstico de AOS y 4,000 en el grupo de control. Uno de los hallazgos más notables fue el desempeño superior del modelo en las mujeres. El Dr. Somers indicó: «El descubrimiento más sorprendente fue la mayor visibilidad de la AOS en el ECG de las mujeres en comparación con los hombres, a pesar de que la gravedad de la AOS era menor en las mujeres».
Este resultado es clínicamente crucial, ya que, como añade el Dr. Somers, «esto es relevante, ya que los datos emergentes sugieren, de manera constante, que las mujeres tienen una mayor probabilidad relativa de sufrir las consecuencias cardiovasculares de la AOS, incluso si su AOS se considera más ‘suave’ según los criterios diagnósticos estándar». La prueba también sugiere firmemente que las mujeres podrían sufrir más daño en las células del músculo cardíaco a causa de este trastorno.
Finalmente, el Dr. Somers subraya que este enfoque no solo sirve para el diagnóstico, sino que también «podría tener el potencial de evaluar si un tratamiento determinado para la AOS puede reducir el riesgo cardiovascular de un paciente», abriendo así una nueva vía para el manejo personalizado de la enfermedad.
Para una información completa, se recomienda consultar el estudio original, donde se detallan todos los autores, divulgaciones y fuentes de financiamiento.
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