La UPM y el CNIC desarrollan un sistema de reconocimiento de patologías cardíacas basado en IA

abril 9, 2025
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Andrés Bell Navas, del grupo ModelFLOWs, ha explicado el trabajo de reconocimiento de patologías cardíacas basado en IA. Foto: UPM.
Andrés Bell Navas, del grupo ModelFLOWs, ha explicado el trabajo de reconocimiento de patologías cardíacas basado en IA. Foto: UPM.

Un proyecto de la UPM y el CNIC ideó una tecnología de IA que reconoce automáticamente enfermedades cardíacas en tiempo real.

Eva Marabotto

Las enfermedades cardíacas son la principal causa de mortalidad humana en el mundo, lo que convierte su reconocimiento en una tarea de gran importancia. Así, un equipo de investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) y del Centro Nacional de Investigaciones Cardiovasculares Carlos III (CNIC) ha afrontado este desafío.

En ese camino, ha desarrollado un sistema basado en inteligencia artificial (IA) que reconoce automáticamente enfermedades cardíacas en tiempo real. Esta tecnología puede suponer una gran ayuda a los expertos cardiólogos en los trabajos de diagnóstico, de elaboración de tratamientos más personalizados y efectivos. Por tanto, en la reducción de la mortalidad por enfermedades cardiovasculares.

Cómo es la investigación de la UPM y el CNIC para detectar patologías cardíacas con IA

La investigación es supervisada por los profesores Soledad Le Clainche y Jesús Garicano. Está ligada a los proyectos “DigitHeart” y “CardioAging” . El estudio se ha llevado a cabo en la Escuela Técnica Superior en Ingeniería Aeronáutica y del Espacio (ETSIAE) de la UPM. En concreto, en el grupo ModelFLOWs, cuya actividad principal −liderada por Soledad Le Clainche− consiste en desarrollar herramientas de IA para reducir la contaminación y contribuir al progreso de la medicina personalizada. En esta última línea trabaja también otro miembro del grupo −Andrés Bell Navas, investigador postdoctoral−. Él se especializa en el reconocimiento de enfermedades cardíacas mediante inteligencia artificial.

Los proyectos “DigitHeart” y “CardioAging”, desarrollados en colaboración con el CNIC, persiguen implementar herramientas novedosas para la detección temprana de enfermedades cardiovasculares. A lo largo de estos estudios, se han desarrollado y probado tecnologías nuevas que combinan redes neuronales y técnicas de descomposición modal. Estas se utilizan para el análisis de imágenes médicas de ecocardiogramas y el reconocimiento en tiempo real de patologías cardíacas.

Ahorrar tiempo y esfuerzo

“Con la tasa creciente de pacientes cardíacos, 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.

“Queremos seguir desarrollando métodos que aprovechen los últimos avances de la inteligencia artificial para el diagnóstico de enfermedades cardíacas. Buscamos  que nos permitan extraer patrones característicos de diversas enfermedades de este tipo. De este modo, podremos conocer mejor estas enfermedades, predecir la evolución del estado cardíaco en un paciente y reconocer patologías de corazón de la forma más efectiva y en la fase más temprana posible”, recalca el investigador.

El artículo sobre el reconocimiento de patologías cardíacas basado en IA puede leerse en este enlace.

 

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