Un equipo de investigadores ha desarrollado un algoritmo de inteligencia artificial (IA) capaz de identificar la apnea obstructiva del sueño (AOS) a partir de un simple electrocardiograma (ECG), una prueba cardíaca rutinaria. Esta tecnología promete hacer que el diagnóstico de la AOS sea más rápido, accesible y económico, con beneficios particulares para las mujeres, quienes continúan siendo un grupo frecuentemente subdiagnosticado.
La AOS afecta a más de 936 millones de adultos entre 30 y 69 años en todo el mundo y se relaciona con un aumento significativo del riesgo cardiovascular. Este trastorno provoca colapsos repetidos de las vías respiratorias durante el sueño, generando pausas respiratorias, ronquidos fuertes y episodios de jadeo. A pesar de su alta prevalencia, sigue sin ser detectada en una gran proporción de personas.
“La apnea obstructiva del sueño es extremadamente común y tiene consecuencias cardiovasculares importantes”, explica Virend Somers, M.D., Ph.D., autor principal del estudio. “El corazón refleja la presencia de AOS hasta el punto de que los algoritmos de IA pueden identificar su huella característica en el ECG”.
El modelo de IA fue probado con datos de 11,299 pacientes, entre ellos más de 7,000 con diagnóstico confirmado de AOS. Los resultados mostraron un rendimiento robusto, pero el hallazgo más destacado fue su mayor precisión en mujeres.
“El descubrimiento más sorprendente fue la mayor visibilidad de la AOS en el ECG femenino, incluso cuando la gravedad era menor en comparación con la de los hombres”, afirma el Dr. Somers. “Esto es relevante, ya que cada vez más estudios indican que las mujeres podrían tener un mayor riesgo relativo de sufrir consecuencias cardiovasculares por la AOS, aunque esta se clasifique como más ‘suave’ según los criterios actuales”.
Los datos también sugieren que las mujeres podrían experimentar mayor daño en las células del músculo cardíaco asociado a la AOS, lo que refuerza la importancia de mejorar la detección en este grupo.
Según el Dr. Somers, esta herramienta de IA también podría emplearse para evaluar si los tratamientos existentes realmente reducen el riesgo cardiovascular en cada paciente, lo que permitiría una atención más personalizada y preventiva.
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