Un equipo de investigadores en Tarragona ha impulsado una nueva estrategia de detección precoz de ictus apoyada en el uso de la inteligencia artificial (IA). El objetivo fundamental de esta iniciativa es identificar el riesgo de sufrir un accidente cerebrovascular antes de que se manifiesten alteraciones cardíacas específicas, una medida que podría optimizar significativamente la prevención de esta patología, con un impacto especialmente positivo en las mujeres de edad avanzada.
Este avance es el resultado de un estudio realizado con la participación de la Universitat Rovira i Virgili (URV), en el cual se ha implementado un modelo matemático para analizar los posibles beneficios, tanto clínicos como económicos, de aplicar esta estrategia. Los hallazgos de la investigación han sido publicados en la revista científica Journal of Clinical Medicine, donde se indica que este enfoque podría reducir la incidencia de ictus y las discapacidades derivadas, aunque los autores subrayan que el modelo aún debe ser validado en el entorno de la práctica clínica real.
El trabajo se integra en la tesis doctoral de Anna Panisello, quien es doctoranda de la URV y médica de Familia del Institut Català de la Salut en Terres de l'Ebre. Su investigación se centra específicamente en analizar las diferencias existentes entre hombres y mujeres en relación con las enfermedades cardiovasculares. El núcleo del estudio es la fibrilación auricular, una alteración del ritmo cardíaco que incrementa el riesgo de padecer un ictus. Esta afección es particularmente peligrosa porque puede pasar desapercibida durante periodos prolongados, provocando que, en diversos casos, el primer episodio grave ocurra antes de que el paciente haya sido diagnosticado. En el caso de las mujeres con fibrilación auricular, el riesgo de sufrir un ictus isquémico a lo largo de la vida es más elevado y las consecuencias funcionales suelen ser más graves que en los varones.
Para combatir este problema, los investigadores han evaluado una estrategia que cruza la información contenida en las historias clínicas electrónicas con herramientas de inteligencia artificial para localizar a personas con un riesgo cardiovascular elevado. Este sistema, desarrollado bajo el marco del proyecto Mathias, permitiría seleccionar a aquellos pacientes que podrían beneficiarse de un seguimiento más exhaustivo del ritmo cardíaco y de una valoración individualizada de las medidas preventivas.
La solidez del estudio reside en el uso de datos reales procedentes de la atención primaria de Terres de l’Ebre, utilizando una base de datos que abarca a más de 178.000 habitantes. El análisis se centró en una muestra de 9.677 personas, con edades comprendidas entre los 65 y los 95 años, que presentaban un riesgo elevado de desarrollar fibrilación auricular. Con estos datos, el equipo construyó el modelo matemático para comparar los resultados potenciales de esta nueva estrategia frente a la atención sanitaria habitual.
Las simulaciones indican que la detección anticipada del riesgo podría reducir los episodios cardiovasculares graves, especialmente los ictus isquémicos, y disminuir las discapacidades asociadas. Estos beneficios serían particularmente notables en las mujeres mayores, quienes presentan un riesgo tromboembólico superior y una mayor carga de dependencia tras estos eventos. Asimismo, el modelo sugiere un posible ahorro económico derivado de la menor necesidad de atención sanitaria y de cuidados a largo plazo.
Los resultados ponen de relieve que las herramientas tradicionales de evaluación del riesgo no siempre son suficientes para identificar a las personas en fases previas a la fibrilación auricular, sobre todo cuando coinciden la edad avanzada, diversas enfermedades crónicas y otros factores de vulnerabilidad. En este escenario, la inteligencia artificial se presenta como una aliada para detectar perfiles de riesgo que pasan inadvertidos para los sistemas convencionales, favoreciendo una atención más personalizada y reduciendo las desigualdades de género en la prevención.
Sílvia Reverté, investigadora de la URV y codirectora de la tesis, ha señalado que las estrategias preventivas no siempre han considerado suficientemente los riesgos específicos de las mujeres, especialmente antes de los 60 años, etapa en la que es crucial actuar para evitar complicaciones futuras. El equipo aboga por que los recursos sanitarios se asignen donde el riesgo es mayor, adaptando la atención a las necesidades individuales.
Además, la investigación propone ampliar la visión de la prevención cardiovascular más allá de los factores tradicionales como la hipertensión, el colesterol, la diabetes o el tabaquismo. Siguiendo las recomendaciones de la Comisión de The Lancet sobre las Mujeres y las Enfermedades Cardiovasculares, se sugiere incluir factores como el estrés, la depresión, el sedentarismo, los hábitos de sueño, las condiciones sociales y las enfermedades autoinmunes, avanzando hacia una medicina personalizada que no se base únicamente en el sexo o la edad.
A pesar de los resultados prometedores, los investigadores aclaran que el estudio es actualmente una prueba de concepto basada en simulaciones. Por lo tanto, es imprescindible validar el modelo en otras poblaciones y realizar estudios prospectivos para confirmar si estas mejoras se traducen en una reducción efectiva de los ictus y las discapacidades en la práctica real.
La tesis de Anna Panisello se desarrolla en el programa de doctorado en Biomedicina de la URV, bajo la codirección de Sílvia Reverté (grupo de investigación en Enfermería Avanzada Caring) y Josep Lluís Clua (investigador principal del grupo Ebrictus en Atención Primaria de Terres de l’Ebre), contando con una beca predoctoral del Institut Universitari d’Investigació en Atenció Primària Jordi Gol (IdiAPJGol).
