Investigadores de la Universidad Queen Mary de Londres y Barts Health NHS Trust han obtenido una financiación de £1,3 millones para impulsar un nuevo sistema de inteligencia artificial diseñado para mejorar la detección de la insuficiencia cardíaca.
La tecnología, conocida como Marco de Evaluación Cardíaca Inteligente (iHeF), tiene como objetivo ayudar a los médicos a identificar antes a los pacientes en riesgo, al tiempo que reduce la presión sobre los servicios de diagnóstico del NHS.
La financiación, otorgada a través del programa Invención para la Innovación del Instituto Nacional de Investigación en Salud (NIHR), respaldará más pruebas y desarrollo de la plataforma de detección de IA.
Los investigadores utilizarán la inversión para recopilar la evidencia necesaria para la aprobación regulatoria y evaluar cómo se puede integrar la tecnología en la atención rutinaria del NHS.
Si tiene éxito, este proyecto podría reducir significativamente los tiempos de espera para la evaluación de la insuficiencia cardíaca, reducir los costos de atención médica y mejorar los resultados de los pacientes al priorizar a los pacientes que necesitan investigación y tratamiento urgentes.
El equipo de investigación predice que la tecnología podría estar lista para uso clínico a finales de 2028.
Afrontar el creciente desafío de la insuficiencia cardíaca
La insuficiencia cardíaca afecta a más de un millón de personas en todo el Reino Unido, pero se cree que cientos de miles de casos siguen sin diagnosticarse.
La detección temprana es fundamental porque el tratamiento oportuno mejora la calidad de vida, reduce la hospitalización y reduce el riesgo de complicaciones graves.
Sin embargo, el diagnóstico de insuficiencia cardíaca sigue siendo un proceso que requiere muchos recursos. Los pacientes generalmente se someterán a un ecocardiograma, una prueba de ultrasonido que evalúa la estructura y función del corazón.
Estas exploraciones requieren equipo especializado y personal capacitado, lo que limita la capacidad de procesamiento dentro de los hospitales y centros de diagnóstico.
La demanda de imágenes cardíacas continúa creciendo. El NHS realizó más de 1,8 millones de ecocardiogramas en 2024-25, pero las listas de espera siguen siendo grandes, con alrededor de 150.000 pacientes a la espera de ser evaluados.
Muchos pacientes enfrentan retrasos de semanas o incluso meses antes de recibir un diagnóstico definitivo.
Cómo el cribado con IA puede transformar el diagnóstico
Se desarrolló un nuevo sistema de detección con IA para identificar signos de insuficiencia cardíaca mediante un electrocardiograma (ECG) de rutina, una prueba que ya se utiliza ampliamente en entornos médicos.
Al analizar los datos del ECG, los algoritmos pueden detectar patrones asociados con cambios en la estructura del corazón y la capacidad de bombeo.
A diferencia de la ecocardiografía, la prueba de ECG es relativamente económica, fácil de realizar y no requiere operadores altamente capacitados. Podría ser proporcionado por un médico general, un centro de diagnóstico regional o incluso el domicilio del paciente.
Las pruebas de ECG ya forman parte de muchas vías de diagnóstico, por lo que la introducción de la detección con IA no requiere citas adicionales ni cambios importantes en los flujos de trabajo clínicos existentes.
Más bien, la tecnología podría ayudar a los médicos a determinar qué pacientes realmente necesitan más imágenes cardíacas y qué pacientes es poco probable que se beneficien de pruebas más avanzadas.
Reducir costes y aumentar la eficiencia
Uno de los principales desafíos que enfrentan los servicios cardíacos del NHS es la gran cantidad de exploraciones que terminan sin encontrar hallazgos significativos. Las estimaciones actuales sugieren que sólo alrededor de una cuarta parte de los ecocardiogramas arrojan resultados clínicamente procesables.
Esto significa que muchos pacientes se someten a pruebas costosas a pesar de que no hay evidencia de insuficiencia cardíaca o sólo de anomalías leves que no requieren tratamiento.
El impacto económico es significativo, y se estima que las vías de diagnóstico cuestan cientos de millones de libras al año.
Los investigadores creen que la detección con IA podría abordar esta ineficiencia al excluir a los pacientes de bajo riesgo antes de que reciban servicios de imágenes especializados. Esto permite a los hospitales centrar sus recursos en las personas que tienen más probabilidades de beneficiarse de una evaluación adicional.
Evaluación trienal en marcha
El programa recién financiado se implementará durante los próximos tres años e incluirá la colaboración directa entre investigadores, médicos, técnicos y pacientes.
Además de comparar iHeF con los criterios de diagnóstico existentes, el equipo evaluará cómo los profesionales de la salud utilizan los conocimientos generados por la IA y cómo responden los pacientes a la toma de decisiones asistida por la IA.
El proyecto también explorará las implicaciones económicas y sanitarias más amplias de la introducción de esta tecnología en todo el NHS.
Se espera que los casos de insuficiencia cardíaca aumenten a medida que la población envejece, y los líderes de la atención sanitaria recurren cada vez más a la innovación digital para ampliar sus capacidades.
Si se confirma en ensayos futuros, iHeF podría convertirse en una nueva herramienta importante en la detección de insuficiencia cardíaca, lo que permitiría al NHS proporcionar un diagnóstico más rápido y al mismo tiempo hacer un mejor uso de los recursos de diagnóstico limitados.
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