En el corazón de una persona se generan diariamente alrededor de 100.000 latidos, lo que da una idea de la inmensa cantidad de datos que habrá que gestionar en los próximos años en el ámbito de la e-Salud, coincidiendo con la llegada de las nuevas estrategias de monitorización domiciliaria que propiciarán los nuevos sensores de bajo coste conocidos como wearables (relojes, camisetas inteligentes, etc.). Un seguimiento 24 horas del paciente que permitiría alertar de cualquier alteración en tiempo real, y que a día de hoy es completamente inviable mediante el análisis manual (o asistida) por parte del médico especialista.

Por lo general, los sistemas automáticos para la interpretación del electrocardiograma (ECG), utilizados en áreas tan críticas como las Unidades de Cuidados Intensivos (UCI), se muestran inexactos y poco fiables, a causa de su escasa o nula capacidad para disociar las señales identificadas como ruido de la información principal, lo que obliga a los facultativos a supervisar personalmente el proceso.

Pero, ¿que hace a un cardiólogo imprescindible a la hora de interpretar un electrocardiograma? ¿Por qué un médico especialista puede detectar con relativa facilidad falsas alarmas o interferencias en la señal, y a la una máquina le resulta tan complicado? A pesar del intenso trabajo de investigación realizado a lo largo de los últimos 25 años, las aproximaciones desarrolladas hasta ahora no han logrado emendar las alteraciones en los datos contenidos en el ECG, especialmente cuando la prueba diagnóstica se realiza en entornos poco controlados, como sucede en el caso de la monitorización extra-hospitalaria, donde cualquier gesto aparentemente irrelevante del paciente (cómo vestirse o quitar la ropa) puede interferir en el proceso de registro de su actividad cardíaca. Así, los informes obtenidos a través de los sistemas clásicos vienen generalmente acompañados de un número excesivo de falsas alarmas, lo que en la práctica provoca que los médicos los ignoren.

Un equipo de investigadores del Centro Singular de Investigación en Tecnoloxías de la Información de la Universidade de Santiago de Compostela (CiTIUS) ha desarrollado el procedimiento "Construe", un nuevo método para la interpretación de señales electrocardiográficas basado en un modelo de razonamiento distinto a lo que se conoce como abdutivo, y que en esencia consiste en considerar la interpretación del electrocardiograma como un proceso de formación de conjeturas que deberán ser verificadas a posteriori.

Se trata de una metodología que va más allá de la mera observación, permitiendo interpretar correctamente aquellos fragmentos afectados por ruido en base a su contexto para reducir de manera muy relevante el número de falsas alarmas. Los humanos hacemos uso del razonamiento abdutivo cuando respondemos a una situación formulando hipótesis que puedan explicarla de la manera más precisa posible. Gracias a esta metodología podemos, por ejemplo, comprender una conversación telefónica ruidosa a pesar de no entender todas las palabras, ya que nuestro cerebro analiza el oído y construye una frase como la mejor hipótesis que responde al hilo de la conversación, donde su contexto juega un papel fundamental.

El nuevo método, desarrollado por los investigadores del programa de e-Saúde del CiTIUS Tomás Teijeiro, Paulo Félix, Jesús Presedo y Daniel Castro, fue publicado en la revista IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics. Tras convalidar su eficacia utilizando una base de datos de referencia (que ofrece a los científicos alrededor de 50 registros de ECG para examinar la respuesta de sus algoritmos), los autores comprobaron que sus resultados mejoraban sustancialmente las prestaciones de todos los sistemas automáticos disponibles, siendo mismo comparables a las ofrecidas por los semi-automáticos (aquellos supervisados por un experto).

El análisis confirmó enseguida las potencialidades del algoritmo, que ya dio lugar a varias colaboraciones internacionales. "La más reciente se está desarrollando con investigadores del Broad Institute of MIT and Harvard", afirma Tomás Teijeiro, principal autor del trabajo. "El Broad Institute está realizando un estudio sobre la influencia genética en distintas patologías cardíacas, y confió en nuestro método para la medida del intervalo QT en señales de electrocardiograma". El intervalo QT es un indicador asociado a la muerte súbita, por su relación con las paradas cardiorrespiratorias, y su evaluación es de una enorme utilidad en múltiples ámbitos clínicos. La industria farmacéutica, por ejemplo, lo utiliza para evaluar si un nuevo fármaco es viable o no, ante sus posibles efectos adversos en el organismo.

"Publicamos nuestro método como software libre y los investigadores del MIT lo descargaron para usarlo en su estudio, poniéndolo a prueba con cerca de 50.000 registros de ECG". Para Teijeiro, esta validación demuestra que "nuestro método es más fiable y fuerte que la el resto de los algoritmos disponibles", ya que fue verificado tomando como referencia "una base de datos ingente, que supera en varias órdenes de magnitud el número de registros que habíamos usado nosotros", concluye.