Un programa de inteligencia artificial midió la función del corazón en casi 27.400 resonancias cardíacas de pacientes de Reino Unido y Estados Unidos. El riesgo de morir que calculó fue algo mejor que el de los cardiólogos que habían medido esas mismas imágenes. El estudio, co-liderado por el University College London y la City St George’s, se publicó en The Lancet Digital Health el 3 de noviembre. La diferencia es chica.
Lo que se mide se llama fracción de eyección: la proporción de sangre que el corazón expulsa en cada latido. Es el número que decide si alguien recibe un medicamento para la insuficiencia cardíaca, un dispositivo implantado o una cirugía. También sirve para estimar el riesgo de una operación y para vigilar el corazón durante la quimioterapia.
El programa tarda entre dos y tres segundos por paciente. Un cardiólogo experto tarda alrededor de trece minutos, según un trabajo anterior del mismo equipo. En ese rato repasa las imágenes corte por corte, dibuja el borde del ventrículo izquierdo en cada una y calcula cuánta sangre entra y sale. Son las mismas imágenes: lo que cambia es quién las mide y cuánto tarda.
Qué hace el cardiólogo en esos trece minutos
El contorno se dibuja a mano, y de ese trazo salen los volúmenes. Una diferencia de pocos milímetros en el borde cambia el resultado, sobre todo cuando el número cae cerca del umbral que decide un tratamiento. Hay además una decisión fina en cada corte: las estrías de músculo que sobresalen dentro del ventrículo cuentan como sangre o como pared. El programa las trata siempre igual; dos cardiólogos, no necesariamente. En parte por eso, sus valores salieron en promedio algo más bajos que los de los informes originales.
En un grupo el criterio humano midió mejor: los pacientes con el músculo del corazón engrosado, donde la forma de la cavidad se vuelve más difícil de delimitar. Ahí la medición del cardiólogo predijo el riesgo con más precisión que la de la máquina.
Qué mostró la función del corazón en 27.382 pacientes
El estudio reunió resonancias de 27.382 personas que se habían hecho el examen por una enfermedad cardíaca conocida o sospechada: 26.106 de nueve hospitales británicos y 1.276 de un centro de Pittsburgh. Los exámenes eran de años anteriores, entre 2010 y 2019, y el trabajo los miró hacia atrás. A esas personas las siguieron más de cinco años y medio, en promedio. En ese lapso murió una de cada ocho: 3.458.
La ventaja de la máquina aparece en los dos cálculos, con y sin edad y sexo, y en los dos es chica. Cuando los investigadores sumaron la medición de la IA a la del cardiólogo, el modelo mejoró bastante; cuando sumaron la del cardiólogo a la de la IA, mejoró apenas. El número de la máquina aportaba información que el del humano no tenía.
Los errores fueron poco frecuentes: cerca del 1 % de los pacientes. El equipo insiste en que el médico sigue mirando el estudio y decidiendo qué significa en cada caso.
Su propuesta es que la máquina haga la primera medición y el cardiólogo revise después. Con el borde ya resuelto por la máquina, el especialista deja de dibujar contornos y se queda con la parte que solo él puede hacer: decir qué significa ese número en ese paciente. El paso siguiente es probarlo en pacientes nuevos, con el programa midiendo primero, para ver si esa medición llega a cambiar el tratamiento, además del pronóstico. Ahí se verá si el tiempo ahorrado llega al paciente o se queda en el archivo.
OTRAS FUENTES CONSULTADAS: UCL News (03/11/2026); City St George’s, University of London (03/11/2026).
