Durante la semana 20 del embarazo, muchas personas gestantes se enfrentan a un momento decisivo: la ecografía morfológica. Este examen busca detectar posibles anomalías estructurales en el feto, como defectos cardíacos o malformaciones cerebrales. Sin embargo, es una prueba compleja que exige experiencia, tiempo y atención por parte del personal sanitario.
Un nuevo estudio publicado en NEJM AI demuestra que una herramienta de inteligencia artificial (IA) puede optimizar este proceso. La investigación, liderada por el King’s College London, muestra que el uso de IA permite realizar estas ecografías casi un 40% más rápido, sin perder fiabilidad diagnóstica y reduciendo la carga cognitiva de quienes realizan la exploración.
"Es comprensible que este escaneo de las 20 semanas pueda ser un momento estresante para los padres, ya que están descubriendo la salud de su hijo por nacer. Nuestra investigación ha demostrado que los escaneos asistidos por IA son precisos, confiables y más eficientes," dijo el Dr. Thomas Day, investigador clínico en la Escuela de Ingeniería Biomédica y Ciencias de la Imagen del King's College de Londres y del Centro de Medicina Traslacional de King's Health Partners.
Una prueba clínica para evaluar la ayuda real de la IA
El ensayo clínico fue aleatorizado, abierto y se realizó en un hospital universitario del Reino Unido con 58 ecografistas provenientes de centros regionales.
En él participaron 78 personas embarazadas, de las cuales 26 tenían diagnóstico de cardiopatía congénita fetal. Cada embarazada fue explorada dos veces: una con el método tradicional y otra con la herramienta de IA.
La IA no diagnosticaba enfermedades, sino que automatizaba parte del proceso: capturaba 13 cortes estándares de imagen y calculaba cuatro biometrías fetales.
El personal clínico, sin conocer el estado del feto, evaluaba las imágenes en ambos métodos. Esto permitió comparar la precisión diagnóstica, el tiempo de exploración y el esfuerzo mental requerido por los profesionales.
Resultados: menos tiempo, menos carga mental, misma fiabilidad
Los resultados fueron claros. La sensibilidad de las ecografías asistidas por IA para detectar malformaciones fue del 88,9%, frente al 81,5% del método tradicional. La especificidad fue del 98,0% con IA, en comparación con el 92,2% sin IA.
Aunque la diferencia no fue estadísticamente significativa, sí apunta a una mejora potencial.
El cambio más impactante se observó en la duración de las pruebas. Las ecografías con IA duraron 11 minutos de media, mientras que las tradicionales se extendieron hasta los 19,7 minutos. Es decir, la herramienta permitió ahorrar entre 7 y 11 minutos por exploración, un avance sustancial en servicios clínicos con alta demanda.
La carga cognitiva del profesional también se vio reducida. Medida mediante el índice NASA TLX, los ecografistas puntuaron 35,2 en el grupo con IA, frente a 46,5 en el grupo sin IA. Esto indica que la herramienta facilita el trabajo y podría reducir el agotamiento laboral.
"Esperamos que el uso de la IA en estos escaneos libere un tiempo valioso para que los ecografistas se centren en la atención al paciente, haciendo que la experiencia sea más cómoda y tranquilizadora para los padres", dijo Day.
Precisión biométrica y experiencia del paciente
La IA no solo ahorra tiempo, sino que mejora la consistencia de las mediciones. Las cuatro biometrías evaluadas por el sistema mostraron mejor repetibilidad y reproducibilidad que las realizadas manualmente. Esto podría traducirse en un seguimiento más preciso del crecimiento fetal a lo largo del embarazo.
Además, al liberar al ecografista de tareas repetitivas como pausar, guardar imágenes o medir en tiempo real, la herramienta permite dedicar más atención a la comunicación con los futuros padres. Este tiempo adicional puede ser clave para brindar tranquilidad en un momento de alta carga emocional.
"Es vital que los problemas congénitos en los bebés no nacidos se recojan durante el embarazo para ayudar a darles los mejores resultados posibles después del nacimiento", dijo el profesor Reza Razavi, autor del estudio y profesor de Ciencias Cardiovasculares Pediátricas en el King's College de Londres y cardiólogo pediátrico en Guy's y St Thomas.
"Nuestro estudio muestra que la combinación de IA de vanguardia con experiencia humana podría hacer que estos escaneos sean mucho más rápidos y fáciles de hacer, al tiempo que mantiene la precisión y confiabilidad de los escaneos", añadió.
Hacia una implementación clínica real
La herramienta utilizada en el ensayo forma parte de un proyecto tecnológico llamado Fraiya, una empresa derivada del King’s College London y el NHS. Su objetivo es desarrollar soluciones de IA que mejoren el diagnóstico prenatal y reduzcan la carga de trabajo del personal clínico.
"Esta es una excelente manera de mejorar la experiencia del personal y al mismo tiempo mejorar el cuidado de las madres y los bebés", dijo Razavi.
"La IA puede ayudar a los médicos de escaneo a trabajar en la cima de su juego para que todos los hospitales del país puedan realmente brindar una gran atención".
Tecnología al servicio de la salud fetal
Este ensayo ofrece una prueba robusta de que la IA puede integrarse con seguridad en la ecografía de anomalías fetales.
Mejora la eficiencia, reduce la carga del profesional, mantiene la precisión diagnóstica y podría mejorar la experiencia del paciente.
A medida que se desarrollan más herramientas similares, su aplicación podría extenderse a otros tipos de exploraciones obstétricas. El futuro de la medicina prenatal se perfila como una colaboración estrecha entre tecnología e intuición clínica.
Referencias
- Day, T. G., Matthew, J., Budd, S. F., Farruggia, A., Venturini, L., Wright, R., ... & Razavi, R. AI to Assist in the Fetal Anomaly Ultrasound Scan: A Randomized Controlled Trial. NEJM AI. (2025). doi: 10.1056/AIoa2400747
