IA interpreta ECG de SCA mejor que expertos humanos

En la medicina de emergencias y la cardiología, pocas decisiones son tan críticas como determinar si un electrocardiograma indica un síndrome coronario agudo (SCA) que requiere intervención inmediata. Sin embargo, un estudio reciente publicado en The American Journal of Emergency Medicine (noviembre 2025) ha revelado un dato que está encendiendo debates en el sector: la IA interpreta ECG de SCA mejor que expertos humanos.

Esto no significa que el factor humano deje de ser relevante, sino que la integración de herramientas de inteligencia artificial en el flujo clínico podría ser clave para reducir errores, salvar más vidas y optimizar recursos.

En este artículo vamos a:

  • Desglosar los hallazgos del estudio.
  • Explicar por qué estos resultados son tan relevantes.
  • Mostrar cómo la formación avanzada, como los cursos de ACLS y ECG: Síndrome Coronario Agudo de ECCtrainings, sigue siendo esencial para interpretar correctamente un ECG, incluso en la era de la inteligencia artificial.

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Contexto: El desafío de diagnosticar un OMI sin criterios clásicos de STEMI

El infarto de miocardio por oclusión (OMI) no siempre se presenta con la clásica elevación del ST que todos los médicos aprenden a reconocer. Existen los llamados Equivalentes de STEMI, que representan oclusiones totales sin cumplir los criterios convencionales, y los STEMI-mimics, que simulan una elevación del ST sin que haya oclusión coronaria aguda.

Estos patrones atípicos son terreno fértil para errores diagnósticos. Aquí es donde el estudio demuestra que la IA interpreta ECG de SCA mejor que expertos humanos, identificando con más precisión tanto los casos verdaderos como evitando falsos positivos.

El estudio: Diseño y metodología

Referencia: Shroyer et al., 2025.

  • Participantes: 53 médicos de emergencias y 42 cardiólogos.
  • Casos evaluados: 18 ECG (8 STEMI-equivalentes, 8 STEMI-mimics, 1 STEMI clásico y 1 normal).
  • Gold standard: angiografía, troponinas, ecocardiografía y seguimiento clínico.
  • Comparación: Interpretaciones humanas vs. la inteligencia artificial Queen of Hearts (PMcardio).

Hallazgos clave: IA interpreta ECG de SCA mejor que expertos humanos

  • Precisión médica:
    • Emergenciólogos: 65.6%
    • Cardiólogos: 65.5%
  • Precisión IA:
    • Queen of Hearts AI: 88.9% (p < 0.001 vs. humanos).

Errores más frecuentes de los humanos:

  • Patrón de de Winter
  • STEMI transitorio
  • OMI con ondas T hiperagudas
  • Bloqueos de rama con OMI

Errores de la IA:

  • Bloqueo de rama izquierda con OMI
  • Aneurisma ventricular izquierdo sin OMI

Conclusión directa: En este entorno controlado, la IA interpreta ECG de SCA mejor que expertos humanos tanto al reducir omisiones como al evitar activaciones innecesarias de la sala de cateterismo.

Implicaciones para la práctica clínica

La principal enseñanza es que la formación humana sigue siendo vital, aunque la IA ofrezca un apoyo significativo. Una IA puede reconocer patrones complejos en milisegundos, pero el contexto clínico, la historia del paciente y la integración con otros hallazgos siguen dependiendo del criterio profesional.

Por eso, aunque la IA interpreta ECG de SCA mejor que expertos humanos en este estudio, el entrenamiento intensivo en interpretación sigue siendo imprescindible.

Cómo ECCtrainings potencia tus habilidades

En ECCtrainings creemos que la tecnología debe ser un aliado, no un reemplazo. Nuestros cursos de:

  • ACLS: entrenan para el manejo avanzado de emergencias cardiovasculares, incluyendo algoritmos actualizados y toma de decisiones rápidas.
  • ECG: Síndrome Coronario Agudo: profundizan en la identificación de patrones clásicos, equivalentes y mimics, con correlación clínica real.

Estos entrenamientos te preparan para:

  • Reconocer patrones que la IA identifica, pero también los casos donde la tecnología puede fallar.
  • Integrar hallazgos electrocardiográficos con la valoración clínica.
  • Tomar decisiones críticas cuando no hay acceso inmediato a IA.

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Estrategias para mejorar tu precisión diagnóstica

  1. Entrenamiento regular en ECG complejos
    Analizar semanalmente casos de SCA con patrones inusuales.
  2. Simulación de escenarios reales
    Tomar decisiones bajo presión, como en un ACLS de ECCtrainings.
  3. Uso inteligente de la IA
    Considerarla como segunda opinión, no como sustituto.
  4. Colaboración interdisciplinaria
    Revisión conjunta de casos entre emergenciólogos y cardiólogos.

Un ejemplo práctico

Caso real simulado:
Paciente con dolor torácico, ECG muestra ondas T hiperagudas sin elevación ST clara.

  • Médico sin entrenamiento especializado: puede descartar activación inmediata.
  • Médico entrenado en ECCtrainings: reconoce patrón OMI equivalente → activa cateterismo.

En el estudio, la IA interpreta ECG de SCA mejor que expertos humanos en este tipo de caso, pero un profesional entrenado puede igualar ese nivel de precisión.

Conclusión y llamada a la acción

La evidencia es contundente: la IA interpreta ECG de SCA mejor que expertos humanos en ciertos contextos, pero la capacitación sigue siendo la piedra angular de la medicina de emergencias.

Si quieres llevar tus habilidades al siguiente nivel y reducir al mínimo los errores diagnósticos:

Referencia

Shroyer, S., Mehta, S., Thukral, N., Smiley, K., Mercaldo, N., Meyers, H. P., & Smith, S. W. (2025). Accuracy of cath lab activation decisions for STEMI-equivalent and mimic ECGs: Physicians vs. AI (Queen of Hearts by PMcardio). The American Journal of Emergency Medicine, 97, 193-199. https://doi.org/10.1016/j.ajem.2025.07.061

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0735675725005236?via%3Dihub

About Gustavo Flores

Gustavo Flores es el Director de Emergency & Critical Care Trainings LLC. Gustavo Flores se preparó como Técnico de Emergencias Médicas Básico en el 1999, luego como Paramédico en el 2002, y recibió su Doctorado en Medicina en el 2008. Ha estado envuelto en EMS durante los pasados 20 años como proveedor y educador en Puerto Rico, el Caribe, Estados Unidos y Latinoamérica. Es instructor de la American Heart Association en BLS, ACLS, PALS. Es miembro del First Aid Task Force del International Liaison Committee on Resuscitation y fue delegado de la American Heart Association para ILCOR. También es instructor y facultado de la National Association of Emergency Medical Technicians en materia de PHTLS, EPC, TCCC, TECC, GEMS y AMLS entre otros. Pertenece al Subcomité de Ciencia de Educación y Programas del Comité de Cuidado Cardiovascular de Emergencia de la American Heart Association. Es el Puerto Rico State Education Coordinator para la National Association of Emergency Medical Technicians (NAEMT) En adición, es miembro voluntario de FREMS Fire Rescue (www.frems.com), una corporación sin fines de lucro que ofrece servicio de respuesta a emergencias médicas en el área metropolitana de forma gratuita como servicio a la comunidad. Provee servicios profesionales como contratista de protección diplomática para una agencia gubernamental en el medio oriente.