Llegó con síntomas poco claros y un diagnóstico asistido por inteligencia artificial terminó en un trasplante de corazón
Un caso publicado en Nature Medicine muestra cómo un sistema de inteligencia artificial permitió detectar una enfermedad cardíaca grave que no había sido diagnosticada y cambió el tratamiento del paciente
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LA NACION
Al principio, nada parecía fuera de lo habitual. Un paciente con síntomas difusos, estudios sin hallazgos concluyentes y un cuadro que no terminaba de encajar en ningún diagnóstico claro. Una situación frecuente en la práctica clínica, donde muchas veces el problema no es la falta de información sino la dificultad para interpretarla en poco tiempo. Pero en este caso hubo un factor distinto: una herramienta de inteligencia artificial (IA) que, aplicada sobre un electrocardiograma, logró detectar señales que habían pasado desapercibidas.
El resultado fue un giro completo en la historia clínica del paciente. La sospecha cambió, se ordenaron nuevos estudios, se confirmó una enfermedad cardíaca grave y, finalmente, el paciente terminó en una lista de trasplante de corazón. El caso, publicado el lunes en la revista científica Nature Medicine, se convirtió en una de las demostraciones más concretas hasta ahora del impacto potencial de la inteligencia artificial en medicina.
El trabajo, titulado A case of artificial intelligence-enhanced diagnostics leading to heart transplantation [Un caso de diagnóstico asistido por inteligencia artificial que condujo a un trasplante de corazón], fue realizado por un equipo interdisciplinario de cardiólogos, especialistas en datos y médicos de emergencia de instituciones de primer nivel en Estados Unidos.
Participaron investigadores del Columbia University Irving Medical Center y del NewYork-Presbyterian Hospital, con colaboración de Weill Cornell Medicine y la Clínica Mayo, centros que concentran algunos de los desarrollos más avanzados en cardiología y medicina basada en datos.
A diferencia de los grandes ensayos clínicos o estudios poblacionales, el artículo describe un único caso, pero con un nivel de detalle que permite reconstruir cada paso del proceso diagnóstico. El paciente había consultado por síntomas que no orientaban de forma clara a una patología específica. Las pruebas iniciales no mostraban hallazgos concluyentes, lo que abría la posibilidad de subestimar la gravedad del cuadro. En ese contexto, los médicos decidieron utilizar un modelo de inteligencia artificial aplicado al electrocardiograma.
Este tipo de sistemas no se limita a leer el ritmo cardíaco, como ocurre con la interpretación tradicional del ECG, sino que busca patrones complejos que pueden estar asociados a enfermedades estructurales del corazón. En este caso, el algoritmo detectó una señal de alerta: un riesgo elevado de disfunción cardíaca que no había sido identificado por los métodos convencionales. Esa advertencia fue suficiente para cambiar la conducta médica.
A partir de ese punto se realizaron estudios más profundos que confirmaron una alteración severa del ventrículo izquierdo. Esto quiere decir que existía una falla en la capacidad del corazón para bombear sangre de manera eficaz. Ese diagnóstico modificó por completo el abordaje del paciente, que fue derivado a un circuito de atención especializado y, con el progreso de la enfermedad, terminó recibiendo un trasplante cardíaco.
El caso permite seguir el momento en que la inteligencia artificial interviene en el proceso diagnóstico. No reemplazó al médico ni tomó la decisión final, pero introdujo información y una sospecha que cambió la evaluación clínica. En concreto, amplió la capacidad de observación y permitió detectar señales que, de otro modo, podrían haber quedado ocultas o ser interpretadas como no relevantes.
Consultado por LA NACION tras la difusión del trabajo, Oscar Mendiz, director Ejecutivo y director del Instituto de Cardiología y Cirugía Cardiovascular Fundación Favaloro, señaló que este tipo de herramientas “puede ayudar a mejorar los diagnósticos, hacerlos más tempranos y más precisos, y avanzar hacia una medicina más personalizada”. En ese sentido, explicó que el impacto no se limita al diagnóstico: “También puede contribuir a reducir interacciones medicamentosas y ampliar el uso de tecnologías avanzadas”.
“El potencial es enorme y abarca muchos campos, incluso puede facilitar el acceso a prácticas complejas en lugares donde hoy es difícil llegar”, agregó. Y destacó que la inteligencia artificial también puede tener un rol en la gestión de los sistemas de salud. “Desde la organización, puede ayudarnos a mejorar procesos y ampliar el acceso a la atención”, afirmó.
Frente a los temores sobre un eventual reemplazo de los médicos por la IA, Mendiz planteó una mirada diferente. “Probablemente reemplace algunas tareas, pero no es lo que más preocupa en el corto plazo”, sostuvo. Y advirtió: “El problema más inmediato es la falta de médicos, que ya empieza a sentirse, producto de años de desgaste profesional, con bajos ingresos y altos niveles de burnout”.
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