La investigación, realizada en colaboración con ETH Zurich y el Hospital Universitario La Paz de Madrid, combina información obtenida de un electrocardiograma convencional de 12 derivaciones con diversas variables clínicas relacionadas con el paciente. Publicado en la revista IEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine, el estudio demuestra que el modelo puede estimar la localización del circuito responsable de la arritmia y su dirección de rotación, aspectos clave para guiar el mapeo cardíaco y seleccionar la estrategia de ablación más adecuada. Actualmente, este mecanismo se confirma habitualmente mediante un estudio electrofisiológico invasivo.
“Nuestro objetivo es extraer información del electrocardiograma que ayude a los especialistas a anticipar qué circuito está causando la arritmia antes de que comience el procedimiento”, explica José Millet, jefe del EP Analytics LAB en ITACA-UPV.
El equipo analizó datos de 97 pacientes que se habían sometido a un estudio electrofisiológico. Utilizando sus electrocardiogramas, los investigadores reconstruyeron representaciones tridimensionales de la actividad eléctrica auricular y calcularon parámetros relativos a la forma, complejidad y velocidad de propagación de la señal eléctrica. Estas características se combinaron con datos como la edad, el índice de masa corporal, el historial de fibrilación auricular y ablaciones previas. El modelo clasificó los casos en cuatro tipos de flutter: dos circuitos comunes y dos circuitos perimitrales, cada uno con rotación horaria o antihoraria.
“El sistema multimodal superó a los modelos basados exclusivamente en señales cardíacas o información clínica. Su principal contribución es que identifica qué características de la señal y variables clínicas tienen mayor influencia en cada predicción, haciendo que los resultados sean más fáciles de interpretar para los profesionales sanitarios”, destaca Francisco Castells, investigador en ITACA-UPV.
La metodología podría guiar el mapeo hacia el circuito más probable, anticipar la complejidad del procedimiento y mejorar la eficiencia de la planificación de la ablación. Su objetivo no es reemplazar el estudio electrofisiológico, sino proporcionar una herramienta para apoyar la toma de decisiones clínicas.
“El carácter innovador de este trabajo reside en la combinación de datos clínicos con parámetros electrofisiológicos interpretables, como la geometría del circuito, la velocidad de propagación de la actividad eléctrica o la presencia de posibles áreas de conducción lenta”, concluyen los investigadores de ITACA. Los próximos pasos se centrarán en validar el sistema con un mayor número de pacientes y a través de estudios multicéntricos. El equipo también desarrollará métodos para extraer automáticamente la actividad auricular sin administrar adenosina.
