Las enfermedades cardíacas se alzan como la principal causa de mortalidad humana en el mundo, lo que convierte su reconocimiento en una tarea de vital importancia. Un equipo de investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), en colaboración con el Centro Nacional de Investigaciones Cardiovasculares Carlos III (CNIC), ha afrontado este desafío y ha desarrollado un sistema basado en inteligencia artificial (IA) que reconoce automáticamente enfermedades cardíacas en tiempo real. Un paso adelante que puede suponer una gran ayuda a los cardiólogos en los trabajos de diagnóstico, de elaboración de tratamientos más personalizados y efectivos y, por tanto, en la reducción de la mortalidad por enfermedades cardiovasculares.
Bajo la batuta de los profesores Soledad Le Clainche y Jesús Garicano, la investigación realizada toma como referencia los proyectos DigitHeart (New tools and models based on CFD and non-invasive imaging to predict heart disease progression and response to treatment) y CardioAging (Mecanometabolismos de la insuficiencia cardíaca asociada a la edad). Ambos, desarrollados en colaboración con el CNIC, persiguen implementar herramientas novedosas para la detección temprana de enfermedades cardiovasculares.
En el marco de estas investigaciones se han desarrollado y probado tecnologías nuevas que combinan redes neuronales y técnicas de descomposición modal (ampliamente empleadas en mecánica de fluidos) para el análisis de imágenes médicas de ecocardiogramas y el reconocimiento en tiempo real de patologías cardíacas. “Con la tasa creciente de pacientes cardíacos y, por tanto, de cantidad de datos para su análisis, hay mucha presión en el sector de la salud para desarrollar sistemas para el reconocimiento temprano y eficaz de enfermedades cardíacas. Este reconocimiento es costoso en tiempo, esfuerzo, y requiere recursos y conocimiento de expertos cardiólogos”, señala Andrés Bell Navas, investigador postdoctoral en la UPM.
