Un dispositivo portátil que utiliza inteligencia artificial para la detección y clasificación temprana de arritmias cardíacas, desarrollado por investigadores y estudiantes de la Universidad Anáhuac Mayab y la UNAM, fue reconocido a nivel nacional con el Premio IMPI a la Innovación Mexicana 2025, en la categoría 13 “Trabajo o proyecto de investigación que aporte soluciones de impacto”, una de las dos nuevas categorías incorporadas el año pasado al certamen.
El proyecto, titulado “Dispositivo basado en inteligencia artificial para la detección y clasificación de arritmias mediante estimación de biomarcadores morfológicos”, fue liderado por el doctor Eduardo Barbará Morales, profesor investigador de la División de Ingeniería y Ciencias Exactas de la Universidad Anáhuac Mayab.
En este logro también participaron el doctor Didier Torres Guzmán, investigador de la UNAM, y alumnos de ambas instituciones: Luis Eduardo Pacheco González, Miguel Ángel Navarrete Quintanilla y Luis Fernando Utrera Ortega, así como Hannah Sofía Navarro Yebra, de la Anáhuac Mayab, hoy recién egresada.
La distinción resulta especial al tratarse de la primera edición de esta categoría, y en la que compitieron 3,763 proyectos de todo el país para el premio IMPI, del que solo 13 resultaron elegidos como ganadores.
En entrevista con Diario de Yucatán, el doctor Barbará explicó que las enfermedades cardíacas se mantienen entre las principales causas de muerte en México, y que las arritmias representan un indicador clave para la detección oportuna de alteraciones en el ritmo cardíaco.
“Después de la diabetes, las afecciones cardíacas están entre los principales problemas de salud pública. Detectar una arritmia a tiempo puede marcar la diferencia en la prevención de complicaciones graves”, señaló.
Función de un dispositivo galardonado
El dispositivo funciona a partir de la adquisición de señales de electrocardiograma (ECG) mediante electrodos similares a los utilizados en estudios clínicos convencionales. A diferencia de sistemas básicos, el prototipo analiza hasta 12 derivaciones del ECG, lo que permite una lectura más completa del comportamiento eléctrico del corazón.
Estas señales son procesadas por un sistema de hardware que extrae diversos biomarcadores, entre ellos la duración del complejo QRS, medidas estadísticas y, de forma innovadora, una métrica conocida como tortuosidad, que evalúa qué tan sinuosa o deformada es la señal cardíaca.
“Lo novedoso no es solo usar inteligencia artificial, sino qué información se le da a la IA”, explicó el investigador. “La tortuosidad es un rasgo morfológico que aporta información biológica relevante y que, en nuestros estudios, resultó más sensible que métricas tradicionales para diferenciar entre señales sanas y patológicas”. Estos biomarcadores alimentan algoritmos de aprendizaje automático que son capaces de distinguir entre patrones normales y aquellos que están asociados a arritmias como taquicardia y bradicardia.
El dispositivo, actualmente en fase de prototipo funcional, está diseñado para ser compacto, portátil y de fácil uso, con el objetivo de que pueda emplearse en entornos con recursos limitados, como comunidades rurales. Funciona con una unidad de cómputo integrada, que actúa como el “cerebro” donde se ejecutan los algoritmos de IA, y puede operar con batería, sin requerir instalaciones complejas.
Los resultados preliminares se obtuvieron a partir de pruebas con 28 participantes, divididos entre pacientes sanos y personas diagnosticadas con arritmias por cardiólogos especialistas.
Aunque el número de sujetos es aún limitado, la cantidad de datos analizados fue considerable debido al uso de múltiples derivaciones por paciente. A partir de este trabajo se han generado ya varias publicaciones científicas en revistas y congresos de alto impacto, incluyendo Biomedical Signal Processing and Control y foros internacionales de la IEEE, lo que respalda el rigor científico del proyecto.
El doctor Barbará subrayó que el objetivo del dispositivo no es sustituir al médico, sino servir como una herramienta de apoyo al diagnóstico clínico. “La decisión final siempre corresponde al especialista. La inteligencia artificial analiza datos y ofrece probabilidades, pero no reemplaza el criterio médico, ni debe hacerlo por razones técnicas y éticas”, puntualizó.
El reconocimiento del IMPI también contempla un estímulo económico que permitirá continuar con la validación del dispositivo en poblaciones más amplias, así como cubrir costos asociados a la investigación científica, como el acceso a bases de datos médicas, procesamiento de información, publicaciones y desarrollo tecnológico.
“La ciencia no es gratuita. Requiere inversión en datos, equipos, movilidad y difusión de resultados”, afirmó.
Con este premio, el proyecto se consolida como un ejemplo de cómo la colaboración académica y la aplicación de inteligencia artificial pueden traducirse en soluciones con alto potencial de impacto para la salud pública.