La hipertensión es una de las enfermedades que representa más riesgo para la salud a nivel mundial, pero, contradictoriamente, es de las que más pasan desapercibidas en los diagnósticos tempranos. Por ello, la tecnología médica ha tratado de perfeccionar el modo en que se detecta la enfermedad usando la inteligencia artificial.
Uno de los principales problemas con este padecimiento es que las mediciones de presión arterial pueden variar dependiendo del momento en el que se toman; para ello, investigadores de la salud han tratado de desarrollar herramientas que puedan servir a los profesionales de la salud para diagnósticos más precisos.
Un ejemplo es el sistema HS-ADAT (High-Speed Asynchronous Digital Aligned Tracking), desarrollado por científicos japoneses, que utiliza la inteligencia artificial para detectar hipertensión y los dos tipos de diabetes más comunes sin contacto físico y de manera rápida. (1)
A diferencia de los sistemas tradicionales en los que se necesita obtener sangre de los pacientes o utilizar aparatos costosos, en el innovador proyecto japonés se utilizan videos de rostro y palmas de las manos para la detección.
El material grabado con una cámara de alta velocidad es analizado por un algoritmo de inteligencia artificial que capta el flujo sanguíneo en la piel y, dado que este contiene una gran base de datos de referencia, puede detectar presión arterial alta y niveles elevados de glucosa en sangre. Los cambios en la circulación que puede identificar este sistema son gracias a que utiliza datos de longitud de onda para detectar el pulso.
Este sistema es ideal para implementarlo tanto en centros de salud y hospitales como en casa, lo que puede ayudar a que el paciente esté monitoreado las 24 horas del día por el profesional de la salud.
Los estudios preliminares arrojaron datos alentadores, ya que se demostró que para la hipertensión el sistema tenía 94 por ciento de precisión en detección y para diabetes tipo 1 y 2, el 75 por ciento.
El estudio fue presentado en las Sesiones Científicas 2024 de la American Heart Association, y los científicos desarrolladores esperan que en los próximos años pueda implementarse incluso en dispositivos como smartphones o espejos inteligentes.
Otro modelo que utiliza IA para que el diagnóstico de hipertensión no pase desapercibido fue desarrollado por científicos estadounidenses y probado en más de 50 mil personas en el hospital Brigham and Women's. A diferencia del anterior, este utiliza señales de electrocardiograma (ECG) de 12 derivaciones para la detección. (2)
Este modelo, denominado HTN-AI, usa la tecnología deep learning, la cual fue alimentada con más de 750 mil electrocardiogramas de alrededor de 100 mil pacientes del Hospital General de Massachusetts (MGH).
El sistema detecta características como grosor en las paredes cardíacas y variaciones en la conducción eléctrica del órgano, por lo que es ideal para identificar a las personas que tienen hipertensión, con resultados de aproximadamente el 80 por ciento de precisión.
Se demostró que, incluso si en un chequeo rutinario de consulta el paciente tenía una presión normal, este sistema detectaba la enfermedad, lo que da un gran avance para el diagnóstico preciso y no retrasar tratamientos. Incluso este sistema puede predecir cuándo un paciente es propenso a sufrir complicaciones cardiovasculares más adelante, como una insuficiencia cardíaca o derrame cerebral. El sistema da un puntaje al paciente que, al ser alto, significa mayor riesgo de sufrir alguno de estos eventos.
Hasta ahora, el HTN-AI solo ha sido aprobado en dos hospitales ubicados en regiones cercanas entre sí, por lo que los desarrolladores esperan que pueda ser aplicado en diversos contextos. Este mismo caso es el de los investigadores japoneses, ya que su estudio solamente se aplicó a adultos japoneses y asiáticos, por lo que aún no se ha probado si es eficaz para otras poblaciones del mundo.
Sin duda, los nuevos sistemas que utilizan inteligencia artificial para detectar con mayor precisión la hipertensión son prometedores y podrían ser aplicables en hospitales para exámenes rutinarios que la gente acepte realizarse con mayor facilidad que los métodos tradicionales. Sin embargo, para probar estos desarrollos y otros similares en diversas poblaciones del mundo se necesita inversión en investigación, lo cual podría, además, perfeccionar los sistemas y hacerlos más accesibles hacia la población en general.
Referencias
- IA en el futuro de la detección de hipertensión y diabetes. Máster en Big Data e Inteligencia Artificial Málaga. Recuperado el 2 de marzo de 2026 de: https://www.bigdata.uma.es/ia-en-el-futuro-de-la-deteccion-de-hipertension-y-diabetes/
- Modelo de IA detecta hipertensión y predice riesgo cardiovascular con un electrocardiograma. Salud Digital AI, Fundación Carlos Slim. (2025, Febrero 26). Recuperado el 2 de marzo de 2026 de: https://saluddigital.com/big-data/modelo-de-ia-detecta-hipertension-y-predice-riesgo-cardiovascular-con-un-electrocardiograma/
