¿Puede la IA ayudar a predecir qué pacientes con insuficiencia cardíaca empeorarán en un año?

Investigadores del MIT, Mass General Brigham y la Harvard Medical School han desarrollado PULSE-HF, un modelo de aprendizaje profundo que predice hasta un año de antelación si la insuficiencia cardíaca de un paciente empeorará, analizando electrocardiogramas. El modelo pronostica caídas en la fracción de eyección del ventrículo izquierdo (LVEF) por debajo del 40%, el subgrupo más grave. Probado en tres cohortes con AUROC entre 0.87 y 0.91, funciona con ECG de 12 derivaciones o incluso de una sola. Esto permite priorizar seguimientos a pacientes de alto riesgo, optimizando recursos sanitarios, especialmente en entornos con bajos recursos.