Resumen
La hipótesis de este proyecto, EFICACIA, se basa en el desarrollo de una herramienta que, combinando la actividad
eléctrica ventricular, la relación que existe con las señales medidas en el torso del paciente y su relación con la solución de
ECGi se obtenga una aproximación de las propiedades electrofisiológicas personalizadas al paciente que hasta el día de
hoy no se puede medir de forma no invasiva. Mediante la detección de áreas de muy baja amplitud y/o áreas de muy bajas
velocidades de conducción a través de la solución ECGi y aplicando inteligencia artificial se crearán estimadores de
aquellas zonas en el miocardio que no contienen tejido funcional y qué están relacionadas con múltiples afectaciones
cardiacas.
En este proyecto se plantea utilizar gemelos digitales cardiacos para entrenar un modelo de inteligencia artificial que
permita utilizar ECGi para obtener las características del remodelado eléctrico y la localización y propiedades del
remodelado estructural de forma no invasiva y en un corto tiempo, proporcionando al médico información que ayude a
personalizar un tratamiento que se ajuste al paciente.
Para poder alcanzar el objetivo principal se han identificado los siguientes objetivos específicos:
i) Generar 1000 gemelos digitales ventriculares que contemplen la variabilidad anatómica que existe entre hombres y
mujeres y distintos grados de remolado eléctrico y estructural a partir de los datos disponibles en el grupo de investigación
ii) Entrenar y validar un modelo de inteligencia artificial a partir de los datos de gemelos digitales
iii) Generar una prueba de concepto con datos de pacientes para validar el modelo propuesto con la colaboración del
Hospital Clínic de Barcelona
