Un algoritmo de inteligencia artificial desarrollado por la Mayo Clinic identifica la apnea obstructiva del sueño a partir de un electrocardiograma, con mayor precisión en mujeres.
Problema silencioso
La apnea obstructiva del sueño (AOS) afecta a más de 936 millones de adultos entre 30 y 69 años a nivel mundial. La afección consiste en episodios repetidos de colapso o bloqueo de la vía aérea durante el sueño, lo que interrumpe la respiración, genera ronquidos y jadeos, y representa un riesgo cardiovascular considerable. A pesar de ello, la enfermedad suele pasar desapercibida o tardíamente diagnosticada.
Innovación: el ECG como ventana al sueño
Investigadores de la Mayo Clinic desarrollaron un algoritmo de inteligencia artificial (IA) que analiza los resultados de un electrocardiograma de 12 derivaciones para identificar patrones asociados a la AOS. Según los autores, la alteración de la actividad eléctrica del corazón por episodios de apnea es lo suficientemente consistente como para que una IA la detecte. Esta aproximación promete reducir el tiempo, costo y complejidad de un diagnóstico que normalmente requiere estudio de sueño.
Rendimiento y hallazgos clave
En el estudio participaron 11 299 pacientes de la Mayo Clinic que se sometieron a ECG y a evaluación del sueño; más de 7 000 tenían diagnóstico de AOS y cerca de 4 000 eran controles. La IA mostró un desempeño robusto y un hallazgo llamativo: la señal en el ECG era más visible en mujeres que en hombres, incluso cuando en ellas la gravedad de la AOS era menor. Los investigadores indican que esto es relevante porque los datos emergentes sugieren que las mujeres tienen una mayor probabilidad relativa de sufrir complicaciones cardiovasculares derivadas de la AOS, aún si su grado “clínico” parece más leve.
¿Por qué es más “visible” en mujeres?
Según los autores, la mayor visibilidad del patrón en mujeres podría indicar que el corazón de ellas sufre daño a nivel de células musculares de forma más severa o temprana ante la AOS, y ese daño queda reflejado en el ECG. Este hallazgo contribuye a explicar por qué la AOS suele estar subdiagnosticada en mujeres y por qué tienen mayor riesgo cardiovascular asociado.
Implicaciones clínicas y desafíos
El uso de un ECG —prueba rutinaria, barata y ampliamente disponible— combinado con IA abre la puerta a una estrategia de tamizaje mucho más accesible para AOS, especialmente en poblaciones poco atendidas o en quienes los síntomas no son clásicos. Además, podría emplearse para evaluar si un tratamiento de la AOS reduce el riesgo cardiovascular al modificar la “firma” de la enfermedad en el ECG. Sin embargo, quedan pendientes la validación en diversos pacientes, la integración clínica de la IA, y la garantía de que los hallazgos se traduzcan en mejores resultados reales.
Mirada hacia el futuro
La innovación abre nuevos caminos: explorar si la IA puede cuantificar la severidad de la AOS, determinar qué pacientes deben someterse a estudio completo del sueño, y supervisar si el tratamiento (como presión positiva continua) revierte las alteraciones detectadas. Asimismo, este tipo de tecnología puede ayudar a cerrar la brecha de subdiagnóstico en mujeres.