Crean con IA un algoritmo que predice con más precisión el riesgo de un primer infarto

Un grupo de científicos desarrolló una herramienta basada en inteligencia artificial que supera el método clásico para detectar quién podría sufrir un infarto, allanando el camino hacia una prevención más certera.

El nuevo sistema —denominado CAC-DAD— analiza con un solo clic imágenes médicas y aporta datos más finos sobre placas calcificadas en las arterias coronarias, lo que podría transformar el modo en que se evalúa el riesgo cardíaco.

Un avance en la predicción cardiovascular

Investigadores del Harry Perkins Institute of Medical Research, junto con otras instituciones, anunciaron en julio de 2025 la creación de un algoritmo completamente automatizado capaz de predecir con mayor exactitud el riesgo de sufrir un infarto.

Hasta ahora, la principal herramienta de prevención en personas sin síntomas era la puntuación de calcio coronario —una medida de la cantidad de calcio acumulado en las arterias—, que permite estimar el riesgo de enfermedad coronaria.

Pero este método tradicional presenta limitaciones: no considera dónde están ubicadas las placas calcificadas a lo largo de las arterias, y asigna de forma automática mayor riesgo a placas muy calcificadas aunque, en realidad, algunas de ellas podrían ser estables y poco proclives a desencadenar un evento cardíaco.

El nuevo algoritmo, bautizado como CAC-DAD score, no sólo mide la carga total de calcio, sino la distancia de cada lesión con respecto al origen de la arteria coronaria —información clave, ya que las placas ubicadas al inicio suelen ser más peligrosas— y recalifica las placas muy densas como de bajo riesgo si corresponde. Todo ello en forma automática, con un solo clic.

Mejora de la precisión

Según los investigadores, la puntuación CAC-DAD demostró ser más precisa y efectiva que el sistema tradicional (conocido como “score de Agatston”) a la hora de predecir eventos cardíacos, especialmente en poblaciones vulnerables o alrededor del momento de una cirugía.

Además, combinar ambas mediciones —el método clásico y el CAC-DAD— optimiza aún más la predicción del riesgo, lo que abre “muchas posibilidades” para su uso en la práctica clínica.

Para los autores, este avance representa un paso importante hacia una “atención personalizada”: además de las herramientas poblacionales tradicionales (como las escalas de riesgo basadas en edad, presión arterial o colesterol), el nuevo algoritmo aportaría una visión individual basada en imagenología.

Según el profesor Girish Dwivedi, uno de los responsables del estudio, “el calcio coronario es el predictor más importante del riesgo de un primer infarto”, y mejorar su precisión “tendrá beneficios significativos para comprender y manejar el riesgo en cada persona”.

Los investigadores adelantaron que esperan validar el CAC-DAD en estudios más amplios e internacionales, lo que podría permitir su adopción generalizada por parte de cardiólogos y equipos de salud.

¿Por qué representa un cambio relevante para la prevención?

Las enfermedades cardíacas siguen siendo la principal causa de muerte en los países más desarrollados, según los científicos detrás de esta investigación.

Por eso, cuanto más preciso sea el diagnóstico del riesgo antes de que aparezcan síntomas, mejores serán las posibilidades de prevenir un infarto con tratamientos, cambios de estilo de vida o controles periódicos.

Lo innovador del CAC-DAD radica en su capacidad de aprovechar la inteligencia artificial para hacer lo que sería inviable para un investigador humano: analizar cada placa calcificada por separado, su localización, densidad y contexto anatómico, en fracciones de segundo.

Este enfoque permite clasificar con mayor exactitud quiénes realmente están en peligro, evitando alarmas innecesarias en quienes tienen placas estables, y concentrando los esfuerzos preventivos en quienes sí corren riesgo elevado.

Además, al ser una herramienta automatizada, podría integrarse al flujo habitual de diagnóstico por imágenes, sin necesidad de procedimientos invasivos ni pruebas adicionales costosas —algo vital en contextos con recursos limitados o en poblaciones amplias.

Hacia una nueva etapa en cardiología preventiva

Aunque el estudio proviene de Australia y de instituciones de primer nivel, su impacto trasciende fronteras. Si futuras validaciones confirman su utilidad, el CAC-DAD podría difundirse globalmente, marcando un cambio en la forma de evaluar el riesgo cardíaco.

Para el ámbito latinoamericano —donde las enfermedades cardiovasculares siguen siendo una carga importante para los sistemas de salud— esta innovación podría representar una herramienta valiosa para mejorar la prevención, reducir la mortalidad por infartos y optimizar recursos médicos.

Por ahora, los especialistas detrás del proyecto destacan la necesidad de continuar con estudios más amplios, evaluar la precisión del algoritmo en distintas poblaciones y asegurar su correcta implementación.