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Hay infartos que no levantan la señal más conocida en el electrocardiograma y, aun así, dejan la arteria coronaria cerrada.
Ahí entra el problema que ha puesto sobre la mesa el Hospital Central de Bolzano en el congreso ESC Acute CardioVascular Care 2026. En pacientes con síntomas de síndrome coronario agudo sin elevación del segmento ST en el electrocardiograma inicial, un algoritmo de inteligencia artificial identificó el 84% de las oclusiones coronarias.
El algoritmo acertó donde el electrocardiograma no bastaba
La investigación, liderada por el doctor Federico Nani, analizó 1490 pacientes que llegaron a urgencias con ese cuadro clínico. No hablamos de un caso raro ni de una duda académica, sino de una decisión que en minutos puede cambiar el recorrido completo del paciente dentro del hospital.
Frente al 42% de aciertos de la interpretación estándar realizada por expertos, el sistema alcanzó una especificidad del 99% y un valor predictivo negativo del 98%.
Además, el algoritmo redujo los falsos negativos al 2%. En un escenario así, fallar menos no es un matiz estadístico, porque el falso negativo es precisamente el paciente que parece menos urgente cuando en realidad no lo es.
Un teléfono inteligente acercó la herramienta a la urgencia real
Otro detalle cambia el alcance práctico de la propuesta. El algoritmo puede utilizarse desde un teléfono inteligente, una vía que lo saca del laboratorio y lo coloca más cerca del lugar donde un médico necesita decidir deprisa.
Esa combinación entre acceso sencillo y lectura más fina de un electrocardiograma con señales incompletas recuerda usos médicos de la IA centrados menos en sustituir al profesional que en ordenar mejor la información crítica. En urgencias, esa diferencia importa especialmente cuando la primera prueba no ofrece una respuesta clara.
"Este enfoque basado en IA es una solución sencilla y accesible que optimiza la toma de decisiones médicas en momentos críticos" - Federico Nani, doctor del Hospital Central de Bolzano
El resultado necesita más pruebas antes de salir del centro que lo estudió
Ahora bien, los resultados proceden de un único centro. Ese punto obliga a leer el hallazgo con interés y también con cautela, porque una herramienta que funciona bien en un hospital debe demostrar el mismo comportamiento cuando cambian los equipos, los pacientes y las rutinas clínicas.
No es casual que la inteligencia artificial aplicada a la salud cardiovascular vaya a ocupar un lugar central en el próximo Congreso anual de la ESC en Múnich. La discusión ya no gira solo en torno a si un algoritmo puede detectar patrones, sino a cuándo esas cifras bastan para entrar en una decisión clínica delicada.
Entre el 84% de detección del algoritmo y el 42% de aciertos de la lectura estándar queda una distancia difícil de ignorar.