Cuentan que Joseph Bell era capaz de diagnosticar a sus pacientes nada más verlos entrar a la consulta. De hecho, el legendario médico inspiró un personaje literario que personifica la deducción misma: Sherlock Holmes. Y es que, aunque nuestra capacidad para analizar la realidad sea limitada, nuestro cuerpo es un sistema tremendamente imbricado y los fallos en un tejido repercuten de formas sutiles (y no tan sutiles) en el resto del cuerpo. No todos los médicos pueden ser Joseph Bell pero, con la ayuda de la IA, han empezado a emerger patrones inesperados a partir de océanos de datos biomédicos que nosotros no sabíamos ni por dónde empezar a navegar. ¿Imaginas poder predecir el riesgo de infarto observando otras partes del cuerpo aparentemente independientes? Pues eso es lo que acaban de lograr investigadores de la Universidad de Nueva Gales del Sur y la Universidad de Sídney.

Y es que las enfermedades cardiovasculares siguen siendo una de las principales causas de muerte a escala mundial con nueve millones de muertes anuales. Creemos estar muy concienciados con los infartos y pensamos que sabemos cuándo debemos acudir al médico, pero eso solo es parcialmente cierto. Hay una mitad de la población que no suele reparar en estos riesgos: las mujeres. La cultura popular ha creado un espejismo por el cual, parece que solo los hombres pueden sufrir un infarto. El sesgo es tal que las mujeres acuden menos al médico ante los mismos síntomas y factores de riesgo, reciben menos diagnóstico y tratamiento y, por lo tanto, sufren una mayor proporción de accidentes cardiovasculares prevenibles. De hecho, un tercio de las mujeres fallecen por problemas cardiovasculares. Esto por no hablar de otros sesgos que operan en este trato diferencial entre hombres y mujeres. Pues bien, un estudio recientemente publicado en la revista Heart puede haber dado con una buena forma de abordar el problema.

¿Y si ya tenemos la información que necesitamos?

Una solución que no debemos descuidar es mejorar la cultura sanitaria de la sociedad a través de campañas y actividades de divulgación, pero este equipo propuso una estrategia complementaria que podría dar resultados inmediatos. ¿Y si, al igual que Joseph Bell podía diagnosticar con pistas indirectas, la IA puede predecir el riesgo de infarto a partir de pistas escondidas en otras pruebas médicas? Puede que las mujeres acudan poco al médico ante los síntomas de enfermedad cardiovascular, pero otras campañas de salud poblacional han sido muy exitosas y, por ejemplo, más del 67% de mujeres en Estados Unidos y el Reino Unido se han sometido a pruebas para descartar el cáncer de mama.

Y eso es, precisamente, lo que propusieron los investigadores del estudio. ¿Y si las mamografías escondieran cambios anatómicos vinculados con problemas cardiovasculares y pudiéramos predecir así el riesgo de infarto? Para comprobarlo, reunieron más de 49.000 mamografías de mujeres de áreas metropolitanas y rurales de Victoria, Australia y, con ellas, entrenaron a una IA para que buscara cambios presentes en aquellas mujeres con alto riesgo cardiovascular. El resultado fue sorprendente: efectivamente, la IA era capaz de predecir el riesgo cardiovascular con gran precisión tan solo a partir de las mamografías y la edad de las pacientes.

Dos pájaros de un tiro

En palabras de Clare Arnott, directora global del Programa Cardiovascular del George Institute y coautora del estudio: “Al integrar la evaluación del riesgo cardiovascular con la detección de cáncer de mama mediante mamografías (algo con lo que muchas mujeres ya participan en una etapa de la vida en que su riesgo cardiovascular aumenta) podemos identificar y potencialmente prevenir dos causas principales de enfermedad y muerte al mismo tiempo”.

Lo cierto es que esta idea no es original del estudio. Ya existían otras investigaciones que relacionaban cambios concretos de las mamografías (como la calcificación de las arterias mamarias) con el riesgo cardiovascular. Sin embargo, esos estudios tenían grandes problemas generalizando las predicciones a determinados grupos de la población, como las mujeres de avanzada edad, cuyas arterias están más calcificadas sin que necesariamente aumente el riesgo cardiovascular de forma significativa. La novedad, en este estudio, recae en la variedad de cambios anatómicos que analiza. “Nuestro modelo es el primero en utilizar un rango de características de las imágenes mamográficas combinadas simplemente con la edad”, señala Clare Arnott.

Y, por supuesto, aparte de las ventajas evidentes para la salud cardiovascular de las mujeres, este análisis indirecto del riesgo tiene otro beneficio igualmente importante. Clare Arnott apunta que, como no requiere historial médico adicional ni registros clínicos, es “menos costoso en recursos, pero aun altamente preciso”. Y, si esta estrategia ayuda a abaratar costes sanitarios, el dinero “ahorrado” puede ser destinado a reforzar otras cuestiones, aumentando la calidad asistencial en su conjunto. Porque, aunque la IA acarree una infinidad de problemas y despierte todo tipo de preocupaciones sociales, sus aplicaciones positivas son igualmente inagotables. Es cuestión de tiempo (y criterio) que la usemos de la mejor manera posible.

QUE NO TE LA CUELEN:

• Los avances médicos que abaratan costes no son una excusa para recortar en sanidad, sino para dar más con (al menos) los mismos recursos.

REFERENCIAS (MLA):

• Barraclough, Jennifer, et al. “Predicting Cardiovascular Events from Routine Mammograms Using Machine Learning.” Heart, vol. 2025, 2025, https://doi.org/10.1136/heartjnl-2025-325705