Detectar la diferencia entre edad cronológica y biológica es posible analizando los electrocardiogramas con Inteligencia Artificial

El modelo de IA entrenado con los datos proporcionados por los ECG´s de una muestra poblacional, consiguió predecir con precisión la edad de la mayoría de los sujetos, con una diferencia de edad media de 0,88 años entre la edad detectada con el ECG y la edad real. Sin embargo, varios sujetos tenían una brecha que era mucho mayor, aparentemente parecían mostrar mayor diferencia de edad según la predicción de la IA.

Lo que observaron tras analizar estos datos y hacer un seguimiento de las personas muestreadas fue, que la probabilidad de morir durante el seguimiento fue más elevada entre las personas aparentemente mayores según la edad predicha por el ECG, en comparación con aquellos cuya edad del ECG era la misma que su edad cronológica o real. La asociación fue aún más fuerte al predecir la muerte causada por una enfermedad cardíaca. Por el contrario, los que tenían una diferencia de edad menor al haber sido considerados más jóvenes por ECG, mostraban un riesgo más reducido.

Estos resultados validan y amplían las observaciones que anteriormente ya habían obtenido el grupo de investigación de la Clínica Mayo sobre predicción de la edad al analizar los ECGs mediante IA, habiendo detectado un envejecimiento acelerado al demostrar que las personas con una edad mayor de la esperada por el ECG mueren antes, especialmente por enfermedades cardíacas. Según los investigadores, la tasa de mortalidad es una de las mejores formas de medir la edad biológica.

Cuando los investigadores ajustaron estos datos para considerar múltiples factores de riesgo estándar, la asociación entre la brecha de edad y la mortalidad cardiovascular fue aún más pronunciada. Los individuos que resultaron ser más viejos según la medición por el ECG en comparación con su edad real, tenían el mayor riesgo, incluso después de tener en cuenta las condiciones médicas que predecirían su supervivencia, mientras que los que se encontraron más jóvenes en comparación con su edad real tenían riesgos cardiovasculares más bajos.

Los investigadores evaluaron los datos de los ECG’s de más de 25.000 personas con un algoritmo de IA previamente entrenado y validado para proporcionar una predicción biológica de la edad. Los sujetos con una diferencia de edad positiva (una edad del ECG superior a su edad cronológica o real) mostraron una conexión clara con la mortalidad por todas las causas a lo largo del tiempo.

Los sujetos del estudio fueron seleccionados a través del Proyecto de Epidemiología de Rochester, un índice de información relacionada con la salud de proveedores médicos en el condado de Olmsted (Minnesota – USA). Los sujetos tenían una edad media de alrededor de 54 años y fueron seguidos durante aproximadamente 12,5 años. El estudio excluyó a aquellos con antecedentes iniciales de ataques cardíacos, cirugía de derivación o stents, accidente cerebrovascular o fibrilación auricular.

Estos hallazgos abren una serie de oportunidades para ayudar a identificar a quienes pueden beneficiarse más de estrategias  de salud preventivas. Ahora que se ha demostrado el concepto de que la edad del ECG se puede relacionar con la supervivencia, es hora de pensar cómo se podría incorporar esto en la práctica clínica, pero como siempre con estos estudios previos, se necesitará más investigación para encontrar las mejores formas de hacerlo.