La IA facilita descubrir enfermedades del corazón usando mamografías comunes
En la actualidad, la inteligencia artificial (IA) está abriendo nuevas puertas en la detección de enfermedades, incluso donde menos se espera. Un claro ejemplo es el uso del análisis de mamografías para identificar problemas cardiovasculares comunes, según un estudio llevado a cabo en el Centro Médico Chaim Sheba de la Universidad de Tel Aviv, Israel. Esta investigación fue presentada en el Congreso ESC 2026, celebrado en Munich, Alemania.
La doctora Viana Copeland, que forma parte del equipo de este centro, hace hincapié en la importancia de encontrar métodos novedosos para detectar enfermedades del corazón en mujeres. A pesar de que las enfermedades cardiovasculares (ECV) son la principal causa de fallecimiento en mujeres alrededor del mundo, muchas veces no se diagnostican correctamente y llegan a tratarse demasiado tarde. En muchas ocasiones, cuando las mujeres acuden a consulta, estas afecciones ya están en una etapa avanzada.
La ventaja de la mamografía
Muchas mujeres se realizan mamografías como parte de un control rutinario para descartar cáncer de mama, incluso sin presentar síntomas relacionados con el corazón. La idea de este estudio fue explorar si, además de su función habitual, la inteligencia artificial podría aprovechar las imágenes mamográficas para detectar de forma temprana signos de enfermedades cardiovasculares. Esto abriría la puerta a que se implementen medidas preventivas a tiempo.
El estudio y sus resultados
El análisis incluyó a casi 30.000 mujeres, que en total se sometieron a más de 97.000 mamografías. La edad promedio del grupo fue de 54 años. La información clínica se obtuvo a partir de registros electrónicos, recetas y diferentes pruebas médicas para identificar casos de hipertensión, enfermedades isquémicas del corazón y accidentes cerebrovasculares. La hipertensión estuvo presente en un 16 % de las pacientes, mientras que el 2,5 % tenía cardiopatía isquémica y otro 2,5 % había sufrido un accidente cerebrovascular.
Para detectar patrones en las imágenes, los investigadores entrenaron un modelo de aprendizaje profundo que logró distinguir la presencia de estas enfermedades con buenos resultados. El área bajo la curva ROC (AUROC), un indicador que mide la efectividad del modelo, mostró valores de 0,79 para hipertensión, 0,78 en casos de cardiopatía isquémica y 0,86 para el accidente cerebrovascular. Estos números fueron consistentes incluso al considerar variables como la edad o el estado del cáncer.
Futuras investigaciones
Según la doctora Copeland, aprovechar las mamografías para detectar riesgos cardiovasculares puede ser una forma eficiente y práctica, ya que no requeriría exámenes adicionales. Además, llega justamente a un grupo clave: mujeres de mediana edad, cuando es vital identificar y manejar factores de riesgo.
En adelante, el equipo está enfocado en mejorar la precisión del sistema, con el objetivo de disminuir tanto los falsos positivos como los falsos negativos. También están explorando la posibilidad de que estas mamografías puedan ayudar a identificar otro tipo de afecciones cardiovasculares, ampliando así el alcance de esta innovadora técnica.
