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Equipo del VHIR que ha desarrollado la herramienta
Los investigadores incorporan algoritmos avanzados de predicción cardiovascular dentro de un software de imagen cardíaca, permitiendo calcular automáticamente el riesgo de complicaciones graves durante el análisis rutinario de los estudios cardíacos.
El Vall d’Hebron Instituto de Investigación (VHIR), en colaboración con la red CIBER de Enfermedades Cardiovasculares (CIBER-CV) e investigadores de la Universidad de Emory (Estados Unidos), ha desarrollado una nueva aplicación de inteligencia artificial que integra algoritmos avanzados de predicción de riesgo cardiovascular dentro de la plataforma comercial Cardiac ToolBox (Emory ToolBox). Este avance permite calcular automáticamente el riesgo de complicaciones cardiovasculares graves durante el análisis rutinario de estudios de medicina nuclear cardíaca como el gated SPECT y el gated PET.
Esta innovación representa un paso pionero en el ámbito de la cardiología nuclear y la imagen cardíaca, ya que es la primera vez que modelos de predicción cardiovascular que combinan datos clínicos y parámetros de imagen se integran directamente en un software comercial utilizado internacionalmente en tomografía cardíaca. Hasta ahora, estos modelos requerían cálculos externos o herramientas independientes, lo que dificultaba su aplicación en la práctica clínica habitual.
“El objetivo es trasladar herramientas avanzadas de predicción de riesgo cardiovascular a la práctica clínica real, de forma automatizada e integrada dentro del flujo habitual de trabajo de los especialistas”, explica el Dr. Guillermo Romero-Farina, cardiólogo, investigador del VHIR y del CIBER-CV e investigador principal del proyecto.
Este desarrollo da continuidad a la línea de investigación impulsada por el grupo de Vall d’Hebron durante los últimos quince años en estratificación del riesgo coronario mediante la combinación de variables clínicas e imagen cardíaca avanzada. A partir de esta investigación, los investigadores han desarrollado diversos algoritmos pronósticos capaces de identificar el riesgo de sufrir acontecimientos cardiovasculares graves como infartos, insuficiencia cardíaca, necesidad de revascularización o muerte cardíaca.
Ahora, gracias a la integración con tecnologías de inteligencia artificial, estos algoritmos pueden incorporarse directamente al software de procesamiento de los estudios cardíacos. Esto permite generar de forma automática e inmediata diferentes niveles de riesgo (muy bajo, bajo, moderado o alto) durante el análisis rutinario de las pruebas, prácticamente sin requerir pasos adicionales por parte del profesional sanitario.
“El valor diferencial de este avance es que no solo desarrollamos un modelo predictivo, sino que lo convertimos en una herramienta que puede ser aplicable en el entorno asistencial”, destaca el Dr. Romero-Farina.
La incorporación de estos algoritmos dentro de la plataforma Cardiac ToolBox (Emory ToolBox) puede facilitar su implantación progresiva en entornos clínicos reales. Según los investigadores, esta automatización podría contribuir a mejorar la precisión en la estratificación del riesgo cardiovascular y ayudar a los especialistas en la toma de decisiones clínicas más personalizadas.
Los modelos integrados en el software han sido desarrollados y validados a partir de cohortes de cerca de 10.000 pacientes estudiados en diferentes trabajos liderados desde Vall d’Hebron entre los años 2020 y 2024. Los resultados han demostrado una elevada capacidad predictiva en diversos escenarios cardiovasculares, consolidando una base metodológica y clínica sólida antes de su integración tecnológica.
A diferencia de otras herramientas experimentales, esta tecnología nace con voluntad de aplicación clínica real y con capacidad de integrarse dentro de la rutina habitual de los servicios de cardiología nuclear. Aun así, los investigadores continuarán evaluando el rendimiento de los algoritmos en diferentes poblaciones y escenarios asistenciales para consolidar su utilidad clínica.
La medicina cardiovascular es uno de los ámbitos donde la inteligencia artificial está mostrando un mayor potencial para transformar la práctica clínica. La posibilidad de analizar grandes volúmenes de datos clínicos y de imagen de forma automatizada permite desarrollar herramientas capaces de identificar patrones de riesgo con mayor precisión y rapidez.
En este contexto, la integración de los algoritmos desarrollados en Vall d’Hebron dentro de software comercial de imagen cardíaca representa un paso relevante hacia una medicina más predictiva, personalizada y accesible.
“Nuestro objetivo es ofrecer a los profesionales herramientas objetivas y fácilmente accesibles que ayuden a detectar precozmente pacientes con elevado riesgo cardiovascular y faciliten una mejor toma de decisiones clínicas”, concluye el Dr. Guillermo Romero-Farina.
Cardiología, Hospital General
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