Relojes inteligentes podrían identificar personas con mayor riesgo de insuficiencia cardíaca y arritmia

La insuficiencia cardíaca se refiere a una afección en la que la capacidad de bombeo del corazón se debilita y, a menudo, es difícil de tratar. Por otro lado, la fibrilación auricular es una afección cardíaca que surge cuando impulsos eléctricos anormales desencadenan repentinamente frecuencias cardíacas irregulares y, a menudo, rápidas en las cámaras superiores (aurículas) del corazón. Esto puede limitar la capacidad de una persona para llevar a cabo las actividades diarias y provocar síntomas como cansancio, mareos y dificultad para respirar, y también está relacionado con un aumento de cinco veces en el riesgo de accidente cerebrovascular. Ahora, un nuevo estudio sugiere que los dispositivos portátiles, como los relojes inteligentes, pueden tener el potencial de identificar un riesgo elevado de desarrollar insuficiencia cardíaca y ritmos cardíacos irregulares más adelante en la vida.

En el estudio revisado por pares, los investigadores del Colegio Universitario de Londres (Londres, Reino Unido) examinaron datos de 83.000 personas que se habían sometido a un electrocardiograma (ECG) de 15 segundos similar al que se usa en relojes inteligentes y dispositivos móviles. El estudio constó de dos grupos: el primer grupo comprendió a 54.016 participantes con una mediana de edad de 58 años, que fueron monitoreados durante un promedio de 11,5 años después de que se registrara su ECG; el segundo grupo estuvo compuesto por 29.324 participantes, con una mediana de edad de 64 años, que fueron monitoreados durante 3,5 años. Todos los registros de ECG analizados eran de personas entre 50 y 70 años sin enfermedad cardiovascular conocida en el momento. Los investigadores identificaron registros de ECG que contenían latidos cardíacos adicionales, generalmente inofensivos, pero, si eran frecuentes, podrían indicar condiciones como arritmia (latidos cardíacos irregulares) e insuficiencia cardíaca.

Durante un electrocardiograma (ECG), se fijan sensores en la piel para detectar los impulsos eléctricos emitidos por el corazón durante cada contracción. En las instalaciones médicas, se colocan al menos diez sensores alrededor del cuerpo y un médico especialista examina las grabaciones resultantes para detectar posibles problemas. Por el contrario, los dispositivos portátiles de grado de consumidor utilizan solo un único dispositivo integrado con dos sensores (conocido como un solo cable), lo que los hace menos engorrosos pero posiblemente menos precisos. Para este estudio en particular, el equipo de investigación utilizó software informático automatizado y técnicas de aprendizaje automático para identificar registros con latidos cardíacos adicionales, que se clasificaron como contracciones ventriculares prematuras (CVP) que se originan en las cámaras inferiores del corazón o contracciones auriculares prematuras (CAP) que se originan de las cámaras superiores.

Los registros de ECG que se identificaron con latidos cardíacos adicionales, junto con algunos registros que se consideró que no contenían latidos adicionales, fueron evaluadas minuciosamente por dos especialistas para validar la clasificación. Los investigadores del estudio descubrieron que después de tener en cuenta variables como la edad y el uso de medicamentos, un latido adicional que se originaba en las cámaras inferiores del corazón aumentaba al doble el riesgo de insuficiencia cardíaca en el futuro. De manera similar, un latido adicional que emana de las cámaras superiores (aurículas) se relacionó con un aumento del doble en los casos de fibrilación auricular.

"Nuestro estudio sugiere que los ECG de dispositivos portátiles de grado de consumidor pueden ayudar a detectar y prevenir futuras enfermedades cardíacas", dijo la autora principal, la Dra. Michele Orini (Instituto de Ciencias Cardiovasculares de la UCL). “El siguiente paso es investigar cómo podría funcionar mejor en la práctica la detección de personas que usan dispositivos portátiles. Tal detección podría combinarse potencialmente con el uso de inteligencia artificial y otras herramientas informáticas para identificar rápidamente los ECG que indican un mayor riesgo, como hicimos en nuestro estudio, lo que lleva a una evaluación más precisa del riesgo en la población y ayuda a reducir la carga de estas enfermedades.”

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