Investigadores de iHEALTH desarrollan “gemelo digital” para personalizar tratamientos del corazón
Simulación de la red de Purkinje en el corazón - Imagen por Francisco Sahli
Inteligencia artificial para mapear el "sistema eléctrico" del corazón: un avance que promete medicina personalizada y de precisión.
En el Mes del Corazón, el Instituto Milenio iHEALTH destaca una innovadora investigación que utiliza inteligencia artificial para reconstruir una red clave en el ritmo cardíaco a partir de un simple electrocardiograma. El avance podría transformar el diagnóstico y tratamiento de arritmias e insuficiencia cardíaca.
Las enfermedades cardiovasculares causan 19 millones de muertes anuales en el mundo, según la Organización Mundial de la Salud. En Chile, representan la primera causa de mortalidad, con cerca de 30 mil fallecidos al año. Frente a este desafío, un equipo del Instituto Milenio en Ingeniería e Inteligencia Artificial para la Salud (iHEALTH) desarrolló un modelo computacional pionero que reconstruye digitalmente la red de Purkinje, el sistema de conducción eléctrica del corazón, a través de un electrocardiograma (ECG) estándar.
La investigación publicada en la revista Medical Image Analysis, liderada por el Dr. Francisco Sahli, profesor de la Escuela de Ingeniería UC e investigador principal de iHEALTH, combina inteligencia artificial, modelamiento cardíaco avanzado y análisis probabilístico para crear lo que los especialistas denominan un "gemelo digital" del corazón.
La red de Purkinje es una estructura esencial que coordina los latidos del corazón, pero hasta ahora era imposible visualizarla completamente en pacientes sin procedimientos invasivos. "Nuestra metodología permite crear una representación digital personalizada de esta red usando únicamente datos no invasivos como el ECG. Esto abre nuevas posibilidades para tratamientos personalizados de arritmias o insuficiencia cardíaca", explica el Dr. Sahli.
El modelo desarrollado incorpora algoritmos que permiten simular cómo respondería el corazón a diferentes terapias como marcapasos u otros dispositivos antes de su implantación real. En pruebas con pacientes reales, el sistema demostró capacidad para identificar el comportamiento eléctrico anormal del músculo cardíaco, permitiendo reducir la necesidad de procedimientos diagnósticos invasivos.
"Es como disponer de un mapa detallado del cableado eléctrico del corazón de cada paciente. Esto podría permitir optimizar dónde colocar electrodos de marcapasos o anticipar complicaciones antes de que ocurran", destaca Sahli sobre las proyecciones clínicas de esta tecnología.
Las enfermedades cardiovasculares en Chile representan el 29% de todas las muertes según datos del DEIS 2022, con un costo anual de aproximadamente USD 1.700 millones para el sistema de salud, a pesar de que se estima que el 80% de los casos son prevenibles mediante control de factores de riesgo como hipertensión, diabetes y tabaquismo.
El equipo investigador se encuentra ahora trabajando en la validación del modelo y explorando su integración con inteligencia artificial para permitir análisis en tiempo real que acerquen esta tecnología a la práctica clínica rutinaria.
