Un electrocardiograma común, apoyado por IA, puede revelar enfermedades del hígado, indican expertos

Durante años, las enfermedades del hígado han sido consideradas padecimientos “silenciosos”. Miles de personas viven con fibrosis hepática avanzada o cirrosis sin saberlo, hasta que aparecen síntomas graves como ictericia (coloración amarilla de la piel y los ojos), acumulación de líquidos en el abdomen o sangrados internos. Para entonces, el daño suele ser importante y las opciones de tratamiento se reducen.

Hoy, un estudio liderado por Mayo Clinic plantea un cambio de paradigma en la forma de detectar estas enfermedades: un electrocardiograma (ECG) —una prueba común, rápida y económica— analizado con inteligencia artificial (IA) podría ayudar a identificar casos de enfermedad hepática avanzada antes de que aparezcan los síntomas y cuando aún es posible intervenir.

Enfermedad hepática: por qué suele diagnosticarse tarde

La enfermedad hepática crónica es progresiva y, en sus primeras etapas, puede avanzar sin causar molestias evidentes. El hígado tiene una gran capacidad de compensación, por lo que muchas personas no experimentan dolor ni síntomas claros durante años. Esto explica por qué una parte importante de los diagnósticos ocurre cuando la enfermedad ya está avanzada.

Cuando finalmente aparecen señales clínicas —como ictericia, retención de líquidos, confusión mental, fatiga extrema o hemorragia gastrointestinal— el daño al hígado suele ser considerable y, en algunos casos, irreversible.

Este retraso en el diagnóstico se vuelve aún más preocupante si se toma en cuenta el aumento sostenido de obesidad, diabetes tipo 2, hipertensión arterial y apnea del sueño, condiciones que están estrechamente relacionadas con el desarrollo de fibrosis hepática y cirrosis. 

De acuerdo con Mayo Clinic, este escenario fue uno de los principales detonantes para buscar nuevas herramientas que permitan identificar a los pacientes antes de que la enfermedad alcance una fase crítica.

¿Por qué un electrocardiograma puede “dar pistas” sobre el hígado?

Un electrocardiograma registra la actividad eléctrica del corazón y se utiliza habitualmente para detectar arritmias u otros problemas cardiacos. Es una prueba accesible, no invasiva y ampliamente utilizada en hospitales y consultorios.

Lo innovador del enfoque desarrollado por Mayo Clinic es el uso de inteligencia artificial para analizar el ECG más allá de los diagnósticos cardiacos tradicionales. 

El corazón y el hígado están más conectados de lo que parece: en la enfermedad hepática avanzada, los cambios en la circulación sanguínea y en la presión dentro de los vasos pueden afectar el funcionamiento del sistema cardiovascular.

Estos cambios no siempre son visibles para el ojo humano, pero pueden quedar reflejados en patrones sutiles del ECG. El modelo de IA no “observa” directamente el hígado; en cambio, aprende a identificar combinaciones específicas de señales eléctricas que, en grandes poblaciones, se asocian con enfermedad hepática avanzada confirmada mediante estudios clínicos.

Este enfoque se alinea con una tendencia creciente en la medicina moderna: aprovechar pruebas ya existentes para obtener información adicional, sin incrementar costos ni someter a los pacientes a procedimientos invasivos.

¿Cómo fue el modelo y qué tan bien funcionó?

El estudio fue un ensayo clínico aleatorizado y pragmático, es decir, se realizó en condiciones reales de atención médica. Participaron 248 profesionales clínicos y más de 15,000 pacientes adultos que se sometieron a electrocardiogramas de rutina dentro del sistema de salud de Mayo Clinic.

Los resultados fueron claros:

• En un seguimiento de 180 días, el diagnóstico nuevo de enfermedad hepática crónica avanzada fue del 1.0% en el grupo que contó con IA-ECG, frente al 0.5% en el grupo con atención médica habitual.
• Entre los pacientes identificados como “positivos” por el modelo de IA, la tasa de diagnóstico alcanzó el 4.4%, frente al 1.1% del grupo control.
• Los diagnósticos no se basaron únicamente en el algoritmo: fueron confirmados mediante pruebas de imagen y análisis de sangre validados.

Para el doctor Doug Simonetto, hepatólogo y autor principal del estudio, el valor del modelo está en la oportunidad clínica que ofrece: diagnosticar antes permite intervenir antes, lo que puede reducir la progresión de la enfermedad y disminuir la probabilidad de que un paciente requiera un trasplante de hígado en el futuro.

Factores de riesgo que hoy empujan la cirrosis

Este estudio se inserta en un problema de salud pública global. Un estudio en Clinical Gastroenterology and Hepatology documento el aumento de enfermedades hepáticas asociadas al síndrome metabólico, hoy denominado MASLD (enfermedad hepática esteatósica asociada a disfunción metabólica).

El estudio mostró que modelos de IA aplicados a ECG de 12 derivaciones podían identificar pacientes con MASLD, reforzando la idea de que estas señales cardiacas contienen información valiosa para el tamizaje hepático temprano.

Los grupos con mayor riesgo incluyen a personas con:

• Obesidad o sobrepeso
• Diabetes tipo 2
• Hipertensión arterial
• Trastornos del sueño, como la apnea obstructiva

Para estos pacientes, un ECG apoyado por IA podría convertirse en una alerta temprana, que ayude a los médicos a decidir qué estudios hepáticos realizar y en qué momento, antes de que la enfermedad progrese.

Qué pasa después de una alerta: límites de la IA y lo que viene en la medicina preventiva

Los investigadores son claros: la inteligencia artificial no reemplaza al médico ni establece diagnósticos definitivos. Una alerta positiva solo indica que el paciente requiere una evaluación más profunda, con estudios específicos del hígado.

El estudio también evidenció una limitación importante: el impacto real de la IA depende de que los profesionales de la salud actúen sobre la alerta. Si no se solicitan pruebas adicionales, el diagnóstico puede seguir pasando desapercibido.

Aun así, el potencial es considerable. Instituciones como Cedars-Sinai y universidades en Europa han explorado entre 2023 y 2025 el uso de IA aplicada a ECG y ecocardiogramas para identificar enfermedades hepáticas de forma no invasiva, confirmando que esta línea de investigación está ganando fuerza a nivel internacional.

En Mayo Clinic, este proyecto forma parte de la iniciativa Precure, cuyo objetivo es predecir e interceptar enfermedades antes de que se vuelvan complejas o irreversibles. En la siguiente fase, los investigadores darán seguimiento durante dos años a los pacientes identificados por el modelo de IA-ECG para evaluar su impacto a largo plazo.

La idea de que una prueba tan común como un electrocardiograma pueda ayudar a detectar una enfermedad del hígado resume hacia dónde se dirige la medicina moderna: menos invasiva, más predictiva y basada en datos.

Para miles de personas que hoy desconocen que viven con daño hepático avanzado, esta tecnología podría marcar la diferencia entre un diagnóstico tardío y una oportunidad real de tratamiento temprano.