En la atención de urgencias cardiológicas, el tiempo es un factor crítico. Hasta ahora, el protocolo estándar se ha basado en identificar una señal específica … en el electrocardiograma (ECG) denominada «elevación del segmento ST». Sin embargo, un número significativo de pacientes sufre infartos oclusivos —donde la arteria está totalmente bloqueada— sin mostrar este signo evidente. Un estudio presentado en el congreso ESC Acute CardioVascular Care 2026 revela que la inteligencia artificial (IA) es capaz de detectar estos casos con una precisión superior a los métodos tradicionales.

El reto del infarto «invisible»

Cuando un paciente llega con dolor torácico y sospecha de síndrome coronario agudo, los médicos buscan la elevación del segmento ST para intervenir de inmediato. Si esta señal no aparece, el diagnóstico se vuelve complejo, requiriendo pruebas adicionales como la medición de troponina en sangre o angiografías, lo que puede retrasar el tratamiento necesario para restaurar el flujo sanguíneo.

El estudio, liderado por el Dr. Federico Nani en el Hospital Central de Bolzano (Italia), analizó a 1.490 pacientes (con una edad media de 63 años) que presentaban síntomas de infarto pero carecían de la elevación del segmento ST en su ECG inicial.

Según la vía diagnóstica estándar, se descartó el infarto de miocardio oclusivo en 1207 pacientes basándose en los niveles de troponina, y 283 pacientes se sometieron a una angiografía coronaria para confirmar o descartar el diagnóstico. En general, la interpretación humana del ECG identificó correctamente el infarto de miocardio oclusivo en el 42% de los casos.

La precisión técnica del estudio

La investigación comparó la interpretación humana y los biomarcadores frente a un algoritmo de IA certificado, y ofreció resultados alentadores en diferentes apartados:

• Capacidad de detección: Mientras que la interpretación humana convencional identificó correctamente el infarto oclusivo en el 42% de los casos, la inteligencia artificial logró elevar esa cifra hasta el 84%.

• Fiabilidad del descarte: La herramienta de IA demostró una especificidad del 99% y un valor predictivo negativo del 98%. Esto significa que fue extremadamente precisa al confirmar qué pacientes no estaban sufriendo una oclusión.

• Margen de error mínimo: El sistema solo registró un 1% de falsos positivos y un 2% de falsos negativos.

Un aliado en la toma de decisiones, pero no un sustituto

El procedimiento técnico evaluado utiliza un algoritmo integrado en teléfonos inteligentes, lo que facilita su aplicación a pie de cama. En la muestra analizada, la IA detectó infartos oclusivos en 108 pacientes (7%), permitiendo una identificación más rápida que la vía diagnóstica estándar basada únicamente en niveles de troponina o interpretación visual.

Aunque los investigadores subrayan que estos resultados deben ser validados en centros adicionales, la conclusión es clara: la IA no sustituye al cardiólogo, sino que actúa como un complemento de alta precisión para reducir los retrasos en el tratamiento de urgencia y optimizar el manejo de los pacientes más difíciles de diagnosticar.

El poder de la IA para apoyar el manejo de la enfermedad cardiovascular se explorará más a fondo como tema central del Congreso anual de la ESC de este año, que tendrá lugar del 28 al 31 de agosto de 2026 en Múnich, Alemania.