El Hospital Universitario de La Princesa lidera el proyecto Descafib (Detection of Early SubClinical Atrial FIBrillation), una investigación que utiliza inteligencia artificial para identificar de forma precoz a personas con mayor riesgo de desarrollar fibrilación auricular, una de las principales causas de ictus.
La iniciativa está dirigida por los doctores L. Jesús Jiménez Borreguero, cardiólogo, y Guillermo Ortega, físico, y cuenta con financiación competitiva del Instituto de Salud Carlos III (Isciii).
El objetivo del proyecto es localizar a personas que todavía no presentan un diagnóstico de fibrilación auricular, pero que podrían desarrollarla en el futuro, permitiendo así una vigilancia más estrecha y personalizada.
Atención Primaria participa en la captación de voluntarios
La investigación se desarrolla con la colaboración de los centros de salud de Las Águilas, Montesa y Goya, pertenecientes a la Dirección Asistencial Centro de Atención Primaria de la Comunidad de Madrid.
Los profesionales sanitarios de estos centros desempeñan un papel fundamental al identificar a las personas que reúnen los criterios establecidos para participar en el estudio.
Principalmente se trata de personas mayores de 65 años que no padecen ni han padecido previamente fibrilación auricular y que cumplen los requisitos clínicos definidos en el protocolo de investigación.
Un estudio con 1.200 participantes
La investigación prevé analizar el riesgo de fibrilación auricular en 1.200 voluntarios sin antecedentes conocidos de esta alteración del ritmo cardíaco.
Los participantes proceden tanto de los tres centros de Atención Primaria implicados como de las consultas del propio Hospital Universitario de La Princesa.
Actualmente ya han sido reclutados 340 voluntarios, de los cuales 32 han sido identificados como personas con mayor riesgo tras el análisis inicial y están siendo monitorizados de manera continua.
La inteligencia artificial analiza el electrocardiograma
Todos los participantes se someten a un electrocardiograma convencional al inicio del estudio y a una segunda prueba transcurrido un año.
El propósito es comprobar si la predicción realizada mediante inteligencia artificial coincide posteriormente con la evolución clínica de cada participante.
A partir de ese primer análisis se identifican las personas con mayor probabilidad de desarrollar fibrilación auricular para aplicar un seguimiento específico.
Un reloj inteligente para detectar arritmias silenciosas
Los participantes considerados de mayor riesgo reciben un seguimiento continuado mediante un reloj inteligente, una herramienta destinada a detectar de forma precoz posibles episodios de fibrilación auricular, incluso cuando estos no producen síntomas.
El proyecto prevé que aproximadamente el 10% de los participantes, alrededor de 120 personas, formen parte de este grupo de vigilancia intensiva.
El resto continuará con el seguimiento habitual previsto por el estudio y será reevaluado al cabo de un año mediante un nuevo electrocardiograma.
Detectar el problema antes de que aparezca
Según explica el doctor L. Jesús Jiménez Borreguero, hasta ahora la fibrilación auricular suele diagnosticarse cuando ya se encuentra establecida y puede registrarse mediante un electrocardiograma.
El objetivo de esta investigación consiste en anticiparse a ese momento para identificar qué personas presentan un mayor riesgo y realizar un seguimiento continuo utilizando una herramienta tan accesible como un reloj inteligente.
Hacia una medicina personalizada
Los responsables del proyecto consideran que Descafib puede abrir una nueva línea de medicina personalizada, utilizando una prueba ampliamente disponible como el electrocardiograma para adaptar el seguimiento al riesgo específico de cada paciente.
Las personas clasificadas como de alto riesgo podrían beneficiarse de un control más intensivo que aquellas con una probabilidad menor de desarrollar la arritmia.
Reducir las complicaciones asociadas al ictus
La fibrilación auricular constituye una de las arritmias cardíacas más frecuentes y una de las principales causas de ictus cardioembólico.
En numerosas ocasiones esta alteración aparece de forma silenciosa y permanece sin diagnosticar durante largos periodos, retrasando la adopción de medidas destinadas a reducir sus complicaciones.
El proyecto busca precisamente identificar estas arritmias antes de que se manifiesten clínicamente, facilitando una actuación médica más temprana.
Cardiología, física e inteligencia artificial unidas en un mismo proyecto
La iniciativa integra conocimientos de cardiología, física, inteligencia artificial y análisis de datos con el propósito de avanzar hacia una medicina preventiva capaz de anticiparse a la aparición de la enfermedad.
El objetivo final consiste en adaptar el seguimiento sanitario al riesgo individual de cada persona y mejorar la prevención de complicaciones asociadas a la fibrilación auricular, especialmente el ictus.
