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Inteligencia artificial versus experiencia humana: detección de infarto de miocardio oclusivo basado en ECG después de un paro cardíaco

Revista

Resuscitation

Fecha de publicación

21 de noviembre de 2025

Reanimación. 2025 19 de noviembre: 110905. doi: 10.1016/j.resuscitation.2025.110905. En línea antes de imprimir.

ANTECEDENTES/OBJETIVO: La interpretación precisa del electrocardiograma (ECG) después de un paro cardíaco es esencial para identificar el infarto de miocardio oclusivo (OMI), pero los artefactos posteriores a la reanimación hacen que esto sea un desafío. Si bien la inteligencia artificial (IA) ofrece un apoyo prometedor, su rendimiento diagnóstico en este entorno crítico sigue siendo incierto.

MÉTODOS: Este estudio unicéntrico incluyó a 97 pacientes adultos reanimados de un paro cardíaco (PC). Los ECG posteriores al retorno de la circulación espontánea (ROSC) se evaluaron mediante cuatro métodos: expertos humanos (HE), una red neuronal profunda validada [Reina de Corazones (QoH)] y dos chatbots de IA (AI-CB) basados ​​en modelos de lenguaje grande (LLM): ChatGPT y EKG Analyst. El resultado primario fue AUROC para la presencia y probabilidad de OMI y oclusión coronaria aguda (ACO), determinada mediante angiografía coronaria.

RESULTADOS: Para ACO (TIMI 0), QoH produjo el AUROC más alto (0,846 [0,752-0,939]), seguido de HE (0,735 [0,622-0,848]). Ambos AI-CB dieron como resultado el AUROC más bajo (ChatGPT: 0,456 [0,319-0,592]; Analista de EKG: 0,474 [0,346-0,603]). Para OMI (TIMI 0-2 o TIMI 3 + troponina máxima), QoH nuevamente alcanzó el AUROC más alto (0,745 [0,647-0,843]), seguido de HE (0,635 [0,515-0,755]), AI-CB volvió a ser el más bajo (ChatGPT: 0,495 [0,376-0,614]; Analista de EKG: 0,626 [0,508-0,743]). Las métricas de rendimiento dependientes del umbral revelaron una alta sensibilidad (ACO: 100 %; OMI: 98,36 %) para ambos AI-CB, a costa de una especificidad mínima. QoH y HE mostraron distribuciones más uniformes de sensibilidad/especificidad.

CONCLUSIÓN: La QoH, a pesar de operar sin conocimiento del entorno de CA y, por lo tanto, probablemente en desventaja relativa, y HE mostraron una precisión diagnóstica sólida. Debido al sobrediagnóstico indiferenciado, los LLM generales siguen siendo inadecuados para la interpretación del ECG. Las herramientas específicas de un dominio, como QoH, pueden ofrecer un valor complementario.

PubMed:41270992 | DOI:10.1016/j.reanimación.2025.110905

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El idioma original es este artículo es el inglés. Mediante el sistema de traducción automático de la IA de emergencing, el contenido se ha traducido al español. Esta es una traducción no supervisada por lo que puede que alguna parte del contenido no refleje con exactitud la publicación original del autor/autores.