Un grupo de investigadores de la Universidad de California San Diego ha desarrollado una innovadora técnica que combina fotopletismografía (PPG) con inteligencia artificial para detectar la enfermedad arterial periférica (PAD) en cuestión de segundos y con una precisión notable. Este avance, reportado por el portal especializado Medical Xpress, podría cambiar radicalmente la prevención de una patología que figura entre las causas principales de amputación de extremidades y que afecta a entre 8.000.000 y 12.000.000 de personas solo en Estados Unidos.
Los detalles de la investigación fueron publicados en la revista npj Digital Medicine, donde se explica que el equipo analizó más de 10.000 grabaciones de PPG obtenidas del dedo del pie de 3.500 pacientes. Todos ellos se sometieron a pruebas de índice tobillo-brazo (ABI) en el sistema de salud de la universidad entre 2020 y 2025.
Los científicos identificaron 78 parámetros de PPG con una correlación significativa con los resultados del ABI. Con esa base, entrenaron un modelo de aprendizaje automático capaz de determinar si una persona padecía PAD únicamente a partir de los datos del escaneo digital.
El sistema alcanzó una precisión de aproximadamente 83% en la detección de casos de PAD. Según Mattheus Ramsis, director médico de informática en cardiología y coautor principal del estudio, esta cifra supera ampliamente el rendimiento de los métodos clínicos convencionales basados en factores de riesgo, que suelen situarse entre el 60% y el 65%. Además, al incorporar el historial de tabaquismo del paciente, el modelo mejoró su exactitud en un 2% adicional.
La técnica demostró ser igualmente efectiva en distintos grupos poblacionales, en diferentes centros hospitalarios y entre pacientes con enfermedades cardiovasculares, diabetes o insuficiencia renal terminal. Ramsis explicó que el modelo “refleja cambios fisiológicos reales en el flujo sanguíneo de los dedos del pie, lo que aporta información adicional respecto de la evaluación tradicional”.
Por qué el PPG supera al diagnóstico tradicional
El principal obstáculo actual es diagnosticar la PAD antes de que surjan complicaciones graves. El procedimiento estándar, el índice tobillo-brazo, requiere entre 15 y 30 minutos y debe realizarse en clínicas especializadas, lo que limita el acceso en comunidades marginadas. La nueva propuesta permite realizar la detección con solo un escane simple escaneo en el dedo del pie mediante una aplicación de inteligencia artificial.
Ava J. Fascetti, estudiante de doctorado en ingeniería eléctrica y coautora principal, detalló el funcionamiento: “PPG funciona al proyectar luz sobre el tejido, en este caso el dedo del pie, y un sensor mide cuánta luz se refleja, lo que nos permite detectar pequeños cambios en el volumen sanguíneo”. Este método se considera un biomarcador digital digital, no invasivo y con resultados inmediatos.
El portal destacó que el 95% de las personas posee un teléfono inteligente o dispositivo avanzado. Ramsis prevé extender la validación del sistema a dispositivos cotidianos como smartphones, oxímetros de pulso y tecnología vestible: “Podemos potencialmente superar las barreras de transporte, económicas e institucionales que hoy dificultan el acceso al diagnóstico estándar”.
Este escaneo rápido podría usarse en la clínica como herramienta de triaje o permitir que pacientes de alto riesgo realicen autoevaluaciones en casa con aplicaciones móviles, facilitando derivaciones tempranas y reduciendo la incidencia de episodios graves como la amputación de miembros.
Proyecciones y bases para nuevas plataformas
Ramsis, también director fundador del recién creado UC San Diego Biosignal Repository, afirmó que el objetivo final es evitar amputaciones mediante la detección temprana de la PAD: “Si logramos detectar la enfermedad lo suficientemente pronto como para prevenir una amputación de extremidad, ese sería el máximo impacto: preservar la función del miembro, reducir la mortalidad y abordar las barreras en comunidades desatendidas”.
La validación futura del sistema en diversas plataformas y dispositivos podría consolidarlo como una base para diagnósticos digitales masivos, sentando el precedente para la infraestructura escalable de biosignales que permita desarrollar nuevas herramientas diagnósticas basadas en fisiología y datos digitales.
Fuente: Infobae