La fibrilación auricular es una arritmia cardiaca a menudo leve, pero que puede desencadenar complicaciones graves como futuros ictus o insuficiencia cardiaca. Ahora, investigadores del Hospital Universitario de La Princesa han descubierto, a través de métodos de Inteligencia Artificial (machine learning), en electrocardiogramas aparentemente normales, signos hasta ahora desconocidos que predicen quién podría padecer en el futuro fibrilación auricular.

Su investigación ha permitido identificar un nuevo sistema de marcadores del ECG que predice la probabilidad de padecer fibrilación auricular. Esto podría ser clave para prevenir futuros ictus.

‘Machine Learning’ para prevenir futuros ictus

Para este estudio han utilizado métodos de análisis de aprendizaje automático (machine learning). Para ello, han analizando 566 parámetros de cada uno de los 329.670 ECG realizados a 132.772 pacientes del Hospital Universitario de La Princesa y de su centro de especialidades. Todo ello, durante un periodo de tiempo desde el año 2010 hasta el 2019.

El equipo investigador, liderado por el cardiólogo Jesús Jiménez Borreguero y el físico Guillermo J. Ortega, acaba de publicar los resultados. Estos están disponibles en la revista ‘Heart’ como artículo original y con participación exclusiva de miembros del centro madrileño. Esperan que los mismos sean una referencia para prevenir futuros ictus. Este estudio, del que ya han solicitado la patente, cuenta con financiación del proyecto por los Fondos de Investigación en Salud del Instituto Carlos III.