La enfermedad cardiovascular sigue siendo una causa principal de morbilidad y mortalidad. En un contexto de pacientes cada vez más complejos y multimórbidos, los enfoques estandarizados pierden precisión. Los modelos computacionales —tanto basados en conocimiento fisiológico como impulsados por datos— integran información clínica del paciente para estimar parámetros no medibles directamente, profundizar en la fisiopatología y simular tratamientos in silico. Este artículo sintetiza los avances recientes y su utilidad práctica para la cardiología clínica.
Qué son y cómo se complementan
Existen tres aproximaciones principales:
- Modelos impulsados por datos: aprenden patrones en grandes conjuntos clínicos (ECG, biomarcadores, imagen). Su fortaleza es la escalabilidad y la predicción, con menor interpretabilidad.
- Modelos basados en conocimiento: simulan procesos cardiovasculares con leyes biofísicas, ofreciendo transparencia mecanística y capacidad para probar hipótesis.
- Modelos híbridos: combinan física e inteligencia artificial, por ejemplo, redes neuronales informadas por leyes físicas o uso de datos sintéticos para entrenar IA. Buscan precisión con interpretabilidad y eficiencia computacional.
Diagnóstico con mayor precisión y reproducibilidad
Adquisición de imagen guiada por IA
En ecocardiografía, los sistemas de guía automática ayudan al operador a obtener planos estándar y mejorar la calidad de adquisición, disminuyendo la variabilidad interobservador e intraobservador. Redes convolucionales pueden estimar calidad regional y orientar ajustes en tiempo real.
Análisis automatizado con variabilidad reducida
La IA automatiza mediciones complejas con resultados comparables o superiores al experto:
- FEVI por ecocardiografía: soluciones totalmente automatizadas muestran alta correlación con el método manual y con la resonancia magnética (R=0,93).
- Deformación miocárdica: algoritmos de aprendizaje profundo reducen la variación frente a la medida humana y han sido validados externamente.
- Resonancia magnética cardíaca: análisis habilitado por IA, evaluado en 9.719 pacientes, con excelente capacidad para cribado de enfermedad cardiovascular (AUC=0,986) y alto rendimiento en hipertensión pulmonar (AUC=0,991).
- Ensayos comparativos: en un ensayo aleatorizado con 3.769 estudios de ecocardiografía, las estimaciones de función generadas por IA se aproximaron más al juicio experto que las de los operadores humanos.
Mediciones más allá de lo convencional
La cartografía electrocardiográfica no invasiva puede estimar potenciales epicárdicos sin necesidad de tomografía computarizada ni geometría explícita, facilitando el cribado y la monitorización. Además, la presión arterial sin manguito mediante dispositivos vestibles emerge como opción para seguimiento fisiológico continuo, aún en fase temprana.
Descodificar la complejidad: de los datos a los mecanismos
Patrones en datos clínicos de alta dimensión
Los enfoques impulsados por datos integran clínica, “-ómicas” y señales para descubrir dianas potencialmente modificables y biomarcadores novedosos. En ECG, redes entrenadas con cientos de miles de registros clasifican múltiples diagnósticos con rendimiento comparable al cardiólogo, y técnicas de explicabilidad permiten visualizar rasgos relevantes. Modelos de IA predicen riesgo de fibrilación auricular a 5 años y se complementan con escalas clínicas, destacando la importancia de la onda P en sus decisiones.
Comprensión a través de la simulación
Los modelos basados en conocimiento conectan desde el miocito hasta el corazón completo, ayudando a explicar cómo la actividad tisular se traduce en el ECG de 12 derivaciones o por qué la rigidez miocárdica —más que la relajación— limita el rendimiento durante el ejercicio en insuficiencia cardíaca con FEVI preservada. También exploran el remodelado postinfarto y procesos adaptativos complejos (por ejemplo, durante el embarazo), generando hipótesis y líneas de investigación traslacional.
De la hipótesis a la intervención: terapia guiada por modelos
La simulación permite ensayar estrategias de tratamiento antes de aplicarlas:
- Pacing y CRT: acoplar modelos eléctricos y mecánicos ayuda a predecir el remodelado inverso tras terapia de resincronización y a comparar estrategias de estimulación. En corazones virtuales con bloqueo de rama izquierda, la simulación sugiere diferencias de resultados entre ubicaciones de estimulación, aportando criterios para planificar.
- Intervenciones estructurales: gemelos anatómicos apoyan la planificación en TAVI (impacto en hemodinámica coronaria), ablación en fibrilación auricular, cierre de fugas paravalvulares o arritmias ventriculares dependientes de cicatriz, donde los modelos identifican sustratos anómalos con relevancia para el mapa de ablación.
Medicina de precisión: estratificar riesgo y personalizar decisiones
Predicción con datos rutinarios
- ECG: la IA detecta insuficiencia cardíaca con FEVI preservada, estima presiones de llenado (AUC=0,911 para presión telediastólica >15 mm Hg) y anticipa hospitalizaciones. Cambios en el ECG antes y después de CRT combinados con resonancia magnética predicen respuesta y supervivencia.
- Biomarcadores y genética: perfiles proteicos específicos predicen desenlaces en insuficiencia cardíaca; la combinación de puntuaciones poligénicas, proteínas y ECG mejora la predicción de fibrilación auricular.
- Atención primaria y críticos: algoritmos anticipan la insuficiencia cardíaca hasta 1 año antes del diagnóstico y predicen fibrilación auricular en pacientes críticos; en cirugía cardíaca, índices de predicción de hipotensión avisan eventos hemodinámicos.
- Validación multicéntrica: el uso de ECG con aprendizaje profundo identifica disfunción valvular izquierda en cohortes de varios centros, acercando la tecnología a la práctica real.
Gemelos digitales: del caso medio al paciente concreto
La gemelación digital anatómica replica geometrías individuales para simular la intervención; la gemelación funcional estima propiedades fisiológicas no medibles y permite predecir la respuesta al tratamiento.
- Progresión y riesgo: en portadores de mutaciones relacionadas con miocardiopatía arritmogénica, gemelos funcionales mostraron que incluso individuos aparentemente sanos pueden iniciar enfermedad al aumentar rigidez, contractilidad y alterar la activación.
- CRT: en insuficiencia cardíaca con QRS ancho y FEVI reducida (<35%), la respuesta simulada en el gemelo se correlacionó con el remodelado inverso real a 6 meses, apoyando la selección de candidatos.
- PINNs e hibridación: las redes neuronales informadas por física estiman perfusión miocárdica o contractilidad con pocos datos; combinar clustering con gemelos mejora la fenotipificación y la predicción clínica, y técnicas de IA aceleran la calibración de parámetros.
Claves para la implementación clínica
Colaboración interdisciplinar y estandarización
La adopción clínica exige equipos integrados (clínicos, ingenieros, científicos de datos), marcos de validación robustos, vías regulatorias claras y difusión dirigida a profesionales. Iniciativas colaborativas y programas de apoyo impulsan la traslación desde el prototipo al uso clínico.
Sostenibilidad: equilibrar complejidad de datos y de modelo
Más datos o modelos más complejos no siempre significan mejores predicciones. La incertidumbre total depende de la incertidumbre de datos (adquisición, variabilidad, representatividad) y de la incertidumbre del modelo (simplificaciones, supuestos). Reducir la primera con adquisiciones guiadas por IA y seleccionar índices relevantes permite usar modelos más sencillos sin perder rendimiento, o incrementar el detalle fisiológico cuando el caso lo exige, optimizando el balance precisión–eficiencia.
Sinergias: enfoques híbridos
Los modelos híbridos abordan limitaciones mutuas: datos sintéticos derivados de modelos biofísicos refuerzan la IA en condiciones raras; a la inversa, el aprendizaje automático descubre relaciones no lineales que refinan los modelos fisiológicos y orientan la selección de parámetros relevantes para terapias como la CRT.
Mensajes clave
- La IA mejora la calidad de adquisición y reduce la variabilidad en imagen cardíaca, con rendimientos diagnósticos altos.
- La simulación mecanicista aporta interpretabilidad y permite ensayar terapias antes de aplicarlas al paciente.
- La combinación de enfoques impulsa una medicina personalizada con mayor capacidad de predicción y planificación.
- La adopción clínica requiere validación, integración en flujos asistenciales y colaboración multidisciplinar.
Relevancia clínica
- Diagnósticos más consistentes (FEVI, deformación, detección de hipertensión pulmonar) con menor tiempo de análisis.
- Mejor estratificación de riesgo para insuficiencia cardíaca y fibrilación auricular utilizando ECG, proteínas y genética.
- Planificación individualizada de intervenciones (ablación, TAVI, CRT) con gemelos digitales.
Aplicación práctica
- Incorporar mediciones automatizadas en eco y resonancia para estandarizar informes y priorizar casos complejos.
- Usar modelos de riesgo basados en ECG y biomarcadores para identificar pacientes que requieren derivación o intensificación terapéutica.
- Valorar gemelos digitales en decisiones complejas (selección de sitio de estimulación, evaluación de vulnerabilidad arrítmica, planificación de procedimientos).
- Adoptar flujos de trabajo que reduzcan la incertidumbre de datos (protocolos de adquisición guiados, control de calidad) para maximizar la utilidad de los modelos.
Impacto en la práctica clínica
- De un modelo «talla única» a decisiones personalizadas apoyadas en simulación y predicción.
- Optimización de recursos: análisis más rápidos y consistentes, soporte a la decisión en tiempo clínico.
- Potencial para mejorar resultados mediante selección y planificación de terapias con mayor probabilidad de beneficio.
Referencias:
