El estudio de las mamografías con inteligencia artificial podría utilizarse para detectar diversas enfermedades cardiovasculares, según un estudio que se ha presentado en el Congreso ESC (European Society of Cardiology, por sus siglas en inglés) 2026 de Munich.
Su autora, Viana Copeland, del Centro Médico Chaim Sheba (Universidad de Tel Aviv, Ramat Gan, Israel), ha destacado la necesidad de nuevos métodos de detección de las enfermedades cardiovasculares en mujeres. “A pesar de ser la principal causa de muerte en mujeres a nivel mundial, las enfermedades cardiovasculares se diagnostican y se abordan con frecuencia de forma insuficiente. Cuando las mujeres acuden a consulta, su patología cardiovascular se encuentra en estado avanzado. Como muchas acuden a las revisiones rutinarias para el cáncer de mama, hemos investigado si la IA podría ayudar a que la mamografía cumpla un propósito adicional en este grupo de pacientes, es decir, la detección precoz de las enfermedades cardiovasculares. De esta forma, se podrán poner en marcha pautas preventivas”.
Este estudio incluyó datos de 29.921 mujeres con una edad media de 54 años que se sometieron a 97.364 mamografías. La información clínica sobre la presencia de hipertensión, cardiopatía isquémica e ictus se recogió a través de las historias clínicas electrónicas, prescripciones de medicamentos y hallazgos de procedimientos e imágenes. La prevalencia fue del 16 % para la hipertensión, del 2,5 % para la cardiopatía isquémica y del 2,5 % para el ictus.
Deep learning
Se entrenó un modelo de Deep learning (sistema de inteligencia artificial diseñado para procesar información y aprender de ella de forma similar a como lo hace el cerebro humano) para identificar características en las mamografías de mujeres con hipertensión, cardiopatía isquémica o ictus. La capacidad del modelo para distinguir entre mujeres con y sin cada patología cardiovascular se evaluó mediante el área bajo la curva ROC (Receiver Operating Characteristic, por sus siglas en inglés) y AUROC (Area Under the ROC Curve, por sus siglas en inglés), donde los valores varían desde 0,5 (para una clasificación al azar) hasta 1,0 (para una discriminación perfecta).
El modelo inicial obtuvo buenos resultados, alcanzando valores de AUROC de 0,79 para la hipertensión, 0,78 para la cardiopatía isquémica y 0,86 para el ictus. Los resultados se mantuvieron consistentes al tener en cuenta la edad y el estado respecto al cáncer.
Riesgo cardiovascular
“Dado que la mamografía ya se utiliza de forma generalizada, analizar las mismas imágenes para obtener información cardiovascular podría ofrecer un enfoque escalable sin necesidad de pruebas de imagen adicionales. Además, la mamografía llega a muchas mujeres en la mediana edad, un periodo clave para reconocer y abordar el riesgo cardiovascular”, ha apuntado la autora del trabajo, cuyo grupo está trabajando para mejorar la precisión del modelo y reducir tanto los falsos positivos como los falsos negativos. Asimismo, quieren ver si las mamografías podrían ayudar a identificar otras patologías cardiovasculares.
Por su parte, Elena Arbelo, miembro del Comité de Comunicación de la ESC, ha indicado con respecto al estudio que “como cardióloga y como mujer, me parece un concepto fascinante: algún día, una mamografía podría hacer algo más que buscar cáncer de mama, ofreciendo también una ventana a la salud cardiovascular. Esto es relevante porque la enfermedad cardiovascular en mujeres todavía se detecta con demasiada frecuencia de forma tardía. El reto ahora es establecer su precisión y fiabilidad para pasar de la experimentación a la práctica clínica”.
Hipertensión y diabetes
La inteligencia artificial también se está utilizando para detectar de forma rápida y precisa la hipertensión arterial y la diabetes no diagnosticada. Investigadores de la Universidad de Tokio y del Instituto de Ciencia de Tokio, en Japón, han estudiado si el análisis con IA de vídeos faciales podría utilizarse para mejorar el diagnóstico de la hipertensión y la diabetes. Ryoko Uchida, ha explicado en el Congreso ESC 2026 que su objetivo era desarrollar un algoritmo de IA que permita el cribado sin contacto en entornos cotidianos para detectar afecciones comunes de manera más temprana y a gran escala.
El algoritmo empleado ha sido capaz de detectar la hipertensión con una precisión del 95 % a partir de una grabación de 30 segundos utilizando el análisis de onda de pulso en videos de rostro y palmas. La sensibilidad para detectar una presión arterial normal fue del 100 %, mientras que la sensibilidad para la hipertensión fue del 89,2 %. La precisión siguió siendo alta, del 90,3 %, al utilizar un vídeo de solo 5 segundos.
En la nueva investigación, basada en los patrones de flujo sanguíneo facial, el algoritmo consiguió detectar la diabetes con una precisión igualmente elevada: 88,2 % a partir de un video de 30 segundos y 81,2 % a partir de un video de 5 segundos.
Cribado poblacional
El algoritmo también pudo estimar la presión arterial únicamente a partir del video facial, sin necesidad de manguito. “Nuestro algoritmo de aprendizaje automático detectó con precisión la hipertensión y la diabetes a partir de grabaciones de video espectroscópico facial de tan solo 5 segundos. Intentamos validar estos hallazgos en cohortes más grandes y en poblaciones más diversas para respaldar su aplicación en el mundo real. De validarse, este enfoque sin contacto podría permitir el cribado de las personas en entornos cotidianos, sin manguitos, muestras de sangre, ni visitas a clínicas, ayudando a identificar a individuos en riesgo que, de otro modo, permanecerían sin diagnosticar y, por lo tanto, sin tratamiento”, concluye.
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