Se pueden usar los ECG realzados mediante IA como pruebas de detección rápidas, confiables para la COVID-19 con el fin de descartar una infección

La inteligencia artificial (IA) puede ofrecer una forma de determinar con precisión que una persona no está infectada con COVID-19.

Un estudio retrospectivo internacional dirigido por investigadores de la Clínica Mayo (Rochester, MN, EUA) descubrió que la infección por el SARS-CoV-2, el virus que causa la COVID-19, crea cambios eléctricos sutiles en el corazón. Un ECG mejorado con IA puede detectar estos cambios y ser usado potencialmente como una prueba de detección para la COVID-19 rápida y confiable con el fin de descartar una infección por COVID-19.


El ECG mejorado con IA pudo detectar la infección por COVID-19 en la prueba con un valor predictivo positivo (personas infectadas) del 37% y un valor predictivo negativo (personas no infectadas) del 91%. Cuando se agregaron pacientes control normales adicionales para reflejar una prevalencia del 5% de COVID-19, similar a una población del mundo real, el valor predictivo negativo saltó al 99,2%.

La COVID-19 tiene un período de incubación de 10 a 14 días, que es largo en comparación con otros virus comunes. Muchas personas no muestran síntomas de infección y, sin saberlo, podrían poner en riesgo a otras personas. Además, el tiempo de respuesta y los recursos clínicos necesarios para los métodos de prueba actuales son sustanciales y el acceso puede ser un problema. La realización de una crisis de salud global reunió a las partes interesadas de todo el mundo para desarrollar una herramienta que pudiera abordar la necesidad de descartar de manera rápida, no invasiva y rentable la presencia de una infección aguda por COVID-19. El estudio, que incluyó datos de poblaciones racialmente diversas, se realizó a través de un consorcio global de voluntarios que abarcó cuatro continentes y 14 países.

Los investigadores seleccionaron pacientes con datos de ECG de aproximadamente el momento en que se confirmó su diagnóstico de COVID-19 mediante una prueba genética para el virus SARS-Co-V-2. Estos datos se compararon con los datos de ECG similares de pacientes que no estaban infectados con COVID-19. Los investigadores utilizaron más de 26.000 de los ECG para entrenar a la IA y casi 4.000 más para validar sus lecturas. Finalmente, la IA se probó en 7.870 electrocardiogramas no utilizados anteriormente. En cada uno de estos conjuntos, la prevalencia de COVID-19 fue de alrededor del 33%. Para reflejar con exactitud una población del mundo real, se agregaron más de 50.000 electrocardiogramas normales adicionales para alcanzar una tasa de prevalencia del 5% de COVID-19. Esto elevó el valor predictivo negativo de la IA del 91% al 99,2%.

“Si se valida de forma prospectiva con electrodos en los teléfonos inteligentes, será aún más sencillo diagnosticar la infección por COVID, destacando lo que se podría hacer con las colaboraciones internacionales”, dijo Paul Friedman, MD, presidente del Departamento de Medicina Cardiovascular de la Clínica Mayo en Rochester y autor principal del estudio.

“Este estudio demuestra la presencia de una señal biológica en el electrocardiograma compatible con la infección por COVID-19, pero incluyó a muchos pacientes enfermos. Si bien es una señal esperanzadora, debemos probar esto de manera prospectiva en personas asintomáticas que usan electrodos en los teléfonos inteligentes para confirmar que se puede utilizar de manera práctica en la lucha contra la pandemia”, agregó el Dr. Friedman. “Están en curso estudios para abordar esa cuestión”.

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Clínica Mayo