Estetoscopio con IA detecta enfermedad de las válvulas cardíacas antes que los médicos

Por el equipo editorial de HospiMedica en español
Actualizado el 16 Feb 2026

La valvulopatía cardíaca afecta a más de la mitad de las personas mayores de 65 años; sin embargo, a menudo no se diagnostica hasta que los síntomas se agravan. En etapas avanzadas, los casos sin tratamiento pueden conllevar un riesgo de mortalidad de hasta el 80 % en dos años. El diagnóstico actual se basa en la ecocardiografía, que es costosa y no es adecuada para el cribado generalizado, mientras que los exámenes tradicionales con estetoscopio suelen pasar por alto algunos casos. Ahora, un nuevo estudio sugiere que la inteligencia artificial (IA) podría detectar valvulopatías graves años antes mediante el análisis de los sonidos cardíacos, lo que ofrece un enfoque de cribado escalable.

Investigadores de la Universidad de Cambridge (Reino Unido) desarrollaron un algoritmo de IA entrenado con grabaciones de ruidos cardíacos de 1.767 pacientes que también se sometieron a una ecocardiografía, la prueba de referencia. Utilizando estetoscopios digitales, el equipo captó breves muestras de audio y entrenó el algoritmo directamente con los resultados ecocardiográficos, en lugar de basarse únicamente en la presencia de soplos cardíacos. Este enfoque permitió al sistema identificar patrones acústicos sutiles asociados con la enfermedad valvular, incluso en casos sin soplos evidentes.


Imagen: el algoritmo de IA analiza las grabaciones del estetoscopio digital para identificar de forma más temprana enfermedades valvulares graves (Fotografía cortesía de 123RF)

La IA identificó correctamente al 98 % de los pacientes con estenosis aórtica grave y al 94 % de aquellos con insuficiencia mitral grave. Cuando se comparó con 14 médicos de atención primaria que evaluaron las mismas grabaciones, el algoritmo superó sistemáticamente a todos los clínicos. Los resultados, publicados en npj Cardiovascular Health, mostraron que el sistema minimizó las falsas alarmas manteniendo una alta precisión, especialmente en los casos de enfermedad grave. Los hallazgos indican que la auscultación asistida por IA podría ofrecer una detección fiable en entornos de atención primaria.

La tecnología está diseñada como una herramienta de detección rápida para ayudar a los médicos a decidir qué pacientes requieren derivación a una ecocardiografía. Solo se necesitan unos segundos de grabación del sonido cardíaco y la capacitación para operar el dispositivo es mínima. Los investigadores subrayan que son necesarios más ensayos en entornos reales de atención primaria antes de su implementación generalizada, especialmente para mejorar la detección de enfermedad moderada. Si se valida, la herramienta podría aliviar la presión sobre los sistemas de salud y permitir intervenciones más tempranas antes de que se produzca un daño cardíaco irreversible.

"La valvulopatía es tratable. Podemos reparar o reemplazar las válvulas dañadas y brindar a las personas muchos más años de vida saludable. Pero el momento oportuno lo es todo", afirmó el profesor Rick Steeds, coautor del estudio. "Herramientas de cribado simples y escalables como esta podrían marcar una verdadera diferencia al identificar a los pacientes antes de que se produzca un daño irreversible".

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Universidad de Cambridge


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