CARDIA
Innovación en IA multimodal para la evaluación cardiológica de deportistas.
Innovación en IA multimodal para la evaluación cardiológica de deportistas.
CARDIA es un proyecto de investigación orientado a transformar la evaluación del riesgo cardiovascular en deportistas mediante el uso de inteligencia artificial multimodal. Su objetivo principal es desarrollar nuevos sistemas de soporte a la decisión clínica (SSD) que integren diversas fuentes de información médica datos clínicos, señales fisiológicas, textos médicos, ECG y ecocardiografía para mejorar la precisión en la derivación a cardiología, reducir la variabilidad diagnóstica y optimizar los recursos sanitarios.
Las enfermedades cardiovasculares siguen siendo la primera causa de mortalidad a nivel mundial y, aunque el deporte es un aliado en su prevención, ciertos deportistas pueden presentar alteraciones cardíacas difíciles de detectar con los métodos actuales. CARDIA surge en este contexto con un planteamiento innovador: crear modelos de IA específicamente entrenados para población deportiva, un ámbito poco explorado pero con gran potencial de impacto.
Desarrollar y validar modelos de IA explicables y multimodales que asistan a los profesionales de la salud en la evaluación cardiovascular de deportistas, reduciendo falsos positivos y negativos y facilitando una detección temprana de anomalías que requieran derivación a especialistas.
Para lograrlo, el proyecto aborda tres escenarios complementarios:
1. Modelo multimodal basal. Integración de variables actualmente disponibles en consulta: historial clínico, pruebas de esfuerzo y ECG de 12 derivaciones.
2. Modelo multimodal con ecocardiografía. Incorporación de imágenes ecocardiográficas obtenidas mediante estudio prospectivo para mejorar la diferenciación entre adaptaciones fisiológicas y patológicas.
3. Modelo multimodal portátil (PoC). Uso de un chaleco ECG de 3 derivaciones, datos procedentes de relojes inteligentes y un formulario digital rellenado mediante chatbot. Abre la vía a un cribado accesible, autónomo y descentralizado.
Enfoque tecnológico
CARDIA integra tecnologías avanzadas en:
Fusión de datos heterogéneos (clínicos, imagen, señal, texto) para obtener modelos más robustos y representativos del proceso real de evaluación médica.
Aplicación de modelos preentrenados en ECG y ecocardiografía, y exploración de métodos de autoaprendizaje para mejorar la generalización con menos datos anotados.
Uso de modelos de lenguaje para:
- extraer información clínica estructurada desde informes,
- capturar datos mediante chatbots,
- mejorar la calidad y completitud del historial del deportista.
Integración de señales obtenidas en contextos reales (ejercicio, entrenamiento, vida diaria), ampliando el alcance de la evaluación cardiovascular más allá de la consulta.
Impacto esperado
Para los profesionales de la salud
• Modelos más precisos para detectar deportistas que deben ser evaluados por cardiología.
• Reducción de la variabilidad diagnóstica entre profesionales.
• Herramientas explicables que aumentan la confianza clínica.
Para los deportistas
• Evaluaciones más completas, rápidas y fiables.
• Menor riesgo de infradiagnóstico o derivaciones innecesarias.
• Posibilidad de realizar precribados accesibles desde cualquier lugar.
Para el sistema sanitario
• Menos consultas derivadas sin necesidad clínica
• Reducción de costes operativos.
• Aceleración en el diagnóstico y toma de decisiones.
Consorcio y colaboración
El proyecto está liderado por Athlon, con la participación de: • SEIDOR: desarrollo de modelos de IA multimodal, análisis de señales e imagen y uso de LLMs.
• Lanit Consulting: análisis avanzado de datos, ontologías y captura inteligente de información.
• Vicomtech (RVCTI): apoyo experto en IA aplicada a imagen médica, señal y modelos fundacionales.
Esta combinación de capacidades garantiza un enfoque integral, orientado tanto a la rigurosidad científica como a la aplicabilidad real en entornos clínicos y deportivos.
Proyecto financiado por:
