Una recerca de la URV i l’ICS, basada en dades de l’atenció primària de les Terres de l’Ebre, avalua un sistema per identificar anticipadament persones amb un risc elevat de patir aquesta malaltia

Identificar el risc de patir un ictus abans que apareguin determinades alteracions cardíaques podria contribuir a millorar la prevenció d’aquesta malaltia, especialment entre les dones grans. Així ho suggereix un estudi amb participació de la Universitat Rovira i Virgili (URV), que ha utilitzat un model matemàtic per avaluar els possibles beneficis clínics i econòmics d’una estratègia de detecció precoç basada en intel·ligència artificial. Els resultats, publicats a la revista científica Journal of Clinical Medicine, apunten que aquesta aproximació podria ajudar a reduir els ictus i les discapacitats que se’n deriven, tot i que encara s’ha de validar en la pràctica clínica. Aquesta recerca forma part de la tesi doctoral d’Anna Panisello, doctoranda de la URV i metgessa de família de l’Institut Català de la Salut a les Terres de l’Ebre, que estudia les diferències entre homes i dones en les malalties cardiovasculars.

La investigació se centra en la fibril·lació auricular, una alteració del ritme del cor que augmenta el risc d’ictus. Aquesta malaltia pot passar desapercebuda durant un temps i, en alguns casos, el primer episodi greu es produeix abans que s’hagi diagnosticat. Les dones amb fibril·lació auricular presenten un risc més elevat de patir un ictus isquèmic al llarg de la vida i acostumen a tenir conseqüències funcionals més greus que els homes.

Per avançar en la prevenció, els investigadors han avaluat una estratègia que combina la informació de les històries clíniques electròniques amb eines d’intel·ligència artificial per identificar persones amb un risc cardiovascular elevat. El sistema, desenvolupat en el marc del projecte MATHIAS, permetria seleccionar pacients que podrien beneficiar-se d’un seguiment més específic del ritme cardíac i d’una valoració individualitzada de les mesures preventives.

L’estudi utilitza dades reals de l’atenció primària de les Terres de l’Ebre, procedents d’una base de dades que cobreix més de 178.000 habitants. L’anàlisi se centra en una població de 9.677 persones d’entre 65 i 95 anys amb un risc elevat de fibril·lació auricular. A partir d’aquesta informació, l’equip ha construït un model matemàtic per comparar els possibles resultats de la nova estratègia amb els de l’atenció habitual.

Les simulacions suggereixen que la detecció anticipada del risc podria reduir els episodis cardiovasculars greus, especialment els ictus isquèmics, així com les discapacitats associades. Els beneficis estimats serien particularment importants entre les dones grans, que presenten un risc tromboembòlic més elevat i una càrrega més gran de dependència després d’aquests episodis. El model també apunta a un possible estalvi econòmic derivat de la reducció de les necessitats d’atenció sanitària i de cures a llarg termini.

Una prevenció cardiovascular més personalitzada

Els resultats reforcen la necessitat d’adaptar la prevenció cardiovascular a les característiques de cada pacient. Les eines tradicionals d’avaluació del risc no sempre permeten identificar adequadament les persones que es troben en fases prèvies a la fibril·lació auricular, especialment quan hi conflueixen l’edat avançada, diverses malalties cròniques i altres factors de vulnerabilitat.

En aquest context, la intel·ligència artificial podria ajudar a identificar perfils de risc que passen desapercebuts amb els sistemes convencionals i contribuir a una atenció més personalitzada. Els autors consideren que aquesta estratègia podria ser especialment útil per reduir les desigualtats entre homes i dones en la prevenció de l’ictus.

La recerca també posa de manifest la necessitat de millorar la prevenció cardiovascular amb perspectiva de gènere. Segons explica Sílvia Reverté, investigadora de la URV i codirectora de la tesi, “les estratègies preventives no sempre han tingut prou en compte els riscos específics de les dones, especialment abans dels 60 anys, quan és important actuar per evitar complicacions en etapes posteriors”. L’equip defensa que els recursos sanitaris s’han de destinar allà on hi ha més risc, amb una atenció adaptada a les necessitats de cada persona.

En aquesta línia, la investigació també planteja tenir en compte altres factors més enllà dels tradicionals, com la hipertensió, el colesterol, el tabaquisme o la diabetis. L’estrès, la depressió, el sedentarisme, els hàbits de son, les condicions socials o les malalties autoimmunes també poden influir en la salut cardiovascular. Aquesta visió, en línia amb les recomanacions de La Comissió de The Lancet sobre les Dones i les Malalties Cardiovasculars, apunta cap a una medicina més personalitzada, que no es basi únicament en l’edat o el sexe dels pacients.

Tot i els resultats prometedors, l’equip remarca que l’estudi és una prova de concepte. Els beneficis s’han estimat mitjançant simulacions i no s’han comprovat encara en una intervenció clínica real. Per això, caldrà validar el model en altres poblacions i dur a terme estudis prospectius que permetin determinar si les millores previstes es tradueixen en una reducció efectiva dels ictus i les discapacitats.

La tesi d’Anna Panisello es fa en el programa de doctorat en Biomedicina de la URV, està codirigida per Sílvia Reverté, del grup de recerca en Infermeria Avançada CARING, i Josep Lluís Clua, investigador principal del grup EBRICTUS en Atenció Primària de les Terres de l’Ebre. La investigació compta amb una beca predoctoral de l’Institut Universitari d’Investigació en Atenció Primària Jordi Gol (IDIAPJGol) i amb la participació de professionals sanitaris del territori. L’equip preveu continuar aprofundint en les diferències de risc cardiovascular entre homes i dones i en les possibilitats de millorar-ne la prevenció.

Referència bibliogràfica: Panisello-Tafalla, A.; Clua-Espuny, J.L.; Muria-Subirats, E.; Clua-Queralt, J.; Lucas-Noll, J.; Forcadell-Arenas, T.; Reverte-Villarroya, S. Sex-Specific Health and Economic Benefits in Older Women at Risk of Atrial Fibrillation: A Proof-of-Concept Evaluation of an AI-Enabled Strategy for Early Thromboembolic Risk Detection. J. Clin. Med. 2026, 15, 2861. https://doi.org/10.3390/jcm15082861