¿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 antes si la insuficiencia cardíaca de un paciente empeorará, analizando electrocardiogramas. El modelo pronostica cambios en la fracción de eyección del ventrículo izquierdo (LVEF), alertando cuando cae por debajo del 40%, el subgrupo más grave. Validado en tres cohortes de pacientes con AUROCs entre 0.87 y 0.91, permite priorizar seguimientos clínicos y reducir visitas innecesarias. También funciona con ECG de un solo derivado, ideal para entornos con recursos limitados. Representa el primer método para pronosticar el declive futuro de LVEF en estos pacientes.