Redacción.- Investigadores del Hospital de La Princesa y su Instituto de Investigación han descubierto, a través de métodos de Inteligencia Artificial (machine learning) en electrocardiogramas aparentemente normales, signos hasta ahora desconocidos que predicen quién podría padecer en el futuro fibrilación auricular. La fibrilación auricular es una arritmia cardiaca a menudo leve, pero que puede desencadenar complicaciones graves como Ictus o Insuficiencia cardiaca.
El equipo investigador, liderado por el cardiólogo Jesús Jiménez Borreguero y el físico Guillermo J. Ortega, acaba de publicar los resultados en la revista ‘Heart’ como artículo original y con participación exclusiva de miembros del centro madrileño. Este estudio, del que ya han solicitado la patente, cuenta con financiación del proyecto por los Fondos de Investigación en Salud del Instituto Carlos III.
El electrocardiograma (ECG) es una técnica bien conocida para diagnosticar enfermedades del corazón. Es económica, accesible y se ha venido usando desde hace más de un siglo, cuando Willem Einthoven describió sus aplicaciones clínicas en 1906 y por lo que recibió el Premio Nobel de Medicina.
Tal y como recoge la Comunidad de Madrid, muchos médicos y científicos han investigado sobre el ECG durante más de un siglo, lo que ha permitido que se utilice para diagnosticar diversas patologías cardiacas. Los investigadores del Hospital Universitario de La Princesa han ido más allá del uso común del electrocardiograma, limitado hasta ahora a diagnosticar la fibrilación auricular presente en el momento de ser realizado.
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