Crean 'gemelo digital' del corazón que podría revolucionar el tratamiento de enfermedades cardíacas

Utilizando inteligencia artificial, el profesor de Ingeniería e investigador de iHealth Francisco Sahli, desarrolló un modelo computacional pionero que reconstruye digitalmente el sistema de conducción eléctrica del corazón, en base a un electrocardiograma estándar. El avance podría transformar el diagnóstico y tratamiento de arritmias e insuficiencias cardíacas.

Las enfermedades cardiovasculares causan más de 19 millones de muertes al año 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 y equivalen al 29% de todas las muertes, según datos del Departamento de Estadísticas e Información de Salud (DEIS), de 2022. Además, implican un costo anual de aproximadamente 1.700 millones de dólares 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.

Ante este desafío, un equipo delInstituto 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, es liderada por Francisco Sahli, profesor de la Escuela de Ingeniería, el Instituto de Ingeniería Biológica y Médica, e investigador principal de iHEALTH. El trabajo combina inteligencia artificial, modelamiento cardíaco avanzado y análisis probabilístico, para crear lo que los especialistas denominan un "gemelo digital" del corazón. Este avance podría transformar el diagnóstico y tratamiento de arritmias e insuficiencias cardíacas.

Creación de un modelo

El origen de esta investigación se remonta a diez años atrás, con un algoritmo que Francisco Sahli desarrolló durante su doctorado, para generar modelos realistas de la red de Purkinje del corazón humano. "Si bien el modelo inicial era funcional, presentaba un desafío clave: la dificultad de ajustar manualmente sus parámetros para que los resultados se adaptaran a la fisiología de un paciente concreto. Esta limitación me impulsó a buscar una forma de automatizar dicho ajuste", relata.

Tras un extenso período de investigación y varias colaboraciones, logró desarrollar un método eficaz junto a un investigador de la Universidad de Trento. Como cuenta: "La solución final requirió modificar profundamente el modelo original e integrar técnicas avanzadas de inteligencia artificial y optimización".

El desarrollo completo fue un proyecto a largo plazo, que abarcó aproximadamente siete años para la maduración conceptual de la idea y dos años adicionales para su implementación final.

Estructura esencial

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.

El equipo y próximos pasos

El equipo de trabajo estuvo compuesto por cuatro personas. Junto a Simone Pezzuto, colaborador de la Universidad de Trento, el profesor Sahli llevó a cabo la mayor parte de la implementación inicial del código. Contó también con el valioso apoyo de una estudiante en práctica de la Universidad de Chile y de un ingeniero de investigación y magíster de la Pontificia Universidad Católica de Chile, quienes actualmente se encuentran realizando sus estudios de doctorado en Europa.

Los próximos pasos se centran en acelerar significativamente el cómputo del modelo. "Actualmente, personalizar el modelo para un solo paciente toma aproximadamente un día, un tiempo que consideramos inviable para la práctica clínica", cuenta el académico y agrega: "Nuestra visión a largo plazo es lograr esta personalización casi en tiempo real: un paciente se realiza un electrocardiograma y, en uno o dos minutos, el modelo está listo para que el equipo médico pueda tomar decisiones informadas de manera instantánea. Una vez que alcancemos esta eficiencia computacional, buscaremos realizar una validación clínica a mayor escala", concluye.