Cardisiografía basada en IA: una revolución en la detección precoz de enfermedades cardiovasculares en España

La cardisiografía impulsada por inteligencia artificial (IA) se posiciona como una herramienta clave para la prevención cardiovascular en España. Mediante cinco electrodos y avanzados algoritmos de IA, esta prueba no invasiva analiza millones de datos eléctricos del corazón en menos de cinco minutos, alcanzando un 92 % de fiabilidad para detectar patologías ocultas. En un país donde el 42,6 % de los adultos padece hipertensión y las enfermedades cardiovasculares (ECV) siguen siendo la principal causa de muerte, la adopción de esta tecnología promete transformar la práctica clínica y la salud pública al facilitar cribados masivos y accesibles fuera del entorno hospitalario.

Cardisiografía con IA: principio y funcionamiento

La cardisiografía es un método diagnostico desarrollado por Cardisio GmbH (Frankfurt, Alemania) que combina la colocación de cinco electrodos en el torso con software de aprendizaje automático para registrar y procesar señales eléctricas del corazón. Durante un periodo de entre tres y cinco minutos, el dispositivo recoge más de tres millones de muestras eléctricas, que son enviadas a un algoritmo de IA para su análisis inmediato. El resultado es un informe visual y numérico que identifica áreas de isquemia, arritmias u otras anomalías subclínicas con una sensibilidad superior al 90 % y una especificidad cercana al 85%.

A diferencia del electrocardiograma (ECG) de esfuerzo y otras pruebas que requieren radiación o queno invasividad limitada, la cardisiografía:

• No implica radiación. El procedimiento se basa únicamente en la captación de señales eléctricas.
• No exige esfuerzo físico. No hay necesidad de ejercicio o provocación farmacológica.
• Ofrece resultados en minutos. El informe está disponible en menos de cinco minutos, lo que facilita la toma de decisiones inmediata.
• Es portable y económico. Puede emplearse en clínicas de atención primaria, farmacias o entornos comunitarios (centros comerciales, espacios deportivos, eventos masivos).

Esta tecnología integra derivaciones adicionales (V7–V9 y Vr3–Vr6) recomendadas por las guías de la European Society of Cardiology (ESC), aumentando la capacidad de detectar isquemia en áreas del ventrículo izquierdo y derecho que, en un ECG convencional de 12 derivaciones, podrían pasar inadvertida.

Precisión y rapidez en la detección precoz

Los estudios clínicos europeos respaldan la eficacia de la cardisiografía con IA. En una cohorte de más de 270 000 pacientes, un 33 % de las pruebas detectó alguna anomalía (isquemia subclínica, bloqueos de rama, arritmias) y un 10 % mostró riesgo coronario relevante, lo que requirió derivación inmediata a un cardiólogo para estudios complementarios (angiografía, ecocardiograma, pruebas de estrés).

Por ejemplo, en Alemania y Suiza, pilotajes en población asintomática han documentado casos de cardiopatías isquémicas que no se hubieran identificado mediante un control rutinario de presión arterial o un ECG de reposo. Según Cardisio GmbH, la cardisiografía alcanza una sensibilidad de más del 90 % para detectar isquemia silenciosa, frente a aproximadamente 50 % que ofrece el ECG de esfuerzo tradicional.

La rapidez de generación de resultados también reduce las barreras de acceso:

1. Menos espera para el paciente. El informe está listo en el mismo acto médico.
2. Mayor adherencia. Al ser un procedimiento sencillo y breve, los pacientes muestran alta disposición a realizarlo.
3. Menos costes de personal. El análisis automatizado minimiza la necesidad de supervisión constante por parte de un especialista.

Impacto epidemiológico: la hipertensión y el reto cardiovascular en España

La hipertensión arterial es el factor de riesgo cardiovascular más prevalente en España. Según un estudio publicado en Revista Española de Cardiología (abril de 2025), el 42,6 % de los adultos (≥ 18 años) padece hipertensión, con mayor incidencia en varones (49,9 %) que en mujeres (37,1 %). A pesar de que el 62,6 % de los hipertensos están diagnosticados, solo un 30 % alcanza un control óptimo de presión arterial (< 140/90 mmHg), lo que evidencia brechas significativas en diagnóstico y tratamiento.

En 2019, se estimó que más de 10 millones de adultos de entre 30 y 79 años vivían con hipertensión en España, de los cuales el 32,9 % no estaban diagnosticados Esta cifra se traduce en casi 46 000 muertes anuales atribuibles a complicaciones hipertensivas (infarto de miocardio, ictus, insuficiencia cardíaca) y un incremento constante de hospitalizaciones por ECV. Según datos del Instituto Nacional de Estadística (INE), en 2023 fallecieron 114 685 personas por enfermedades del sistema circulatorio, equivalente al 26,5 % del total de defunciones en España .

En este contexto, la detección precoz de afecciones cardíacas subclínicas se convierte en una prioridad. La cardisiografía con IA permite identificar:

• Isquemia silenciosa. Especialmente relevante en pacientes diabéticos y ancianos, en quienes los síntomas pueden ser atípicos o ausentes.
• Arritmias ocultas. Detecta fibrilación auricular no perceptible en ECG estándar de reposo.
• Disfunción ventricular incipiente. Identificación temprana de cardiopatía estructural con menor probabilidad de síntomas clínicos.

Reducir la progresión de estas afecciones mediante intervenciones tempranas (modificación de estilo de vida, ajustes farmacológicos, derivación a pruebas invasivas) podría disminuir la mortalidad, la discapacidad y los costes sanitarios asociados al manejo avanzado de ECV.

Ventajas para profesionales y pacientes

La cardisiografía con IA aporta beneficios tangibles tanto para el profesional sanitario como para el paciente:

1. Facilita el cribado poblacional.
   • Su sencillez operativa y rapidez lo convierten en herramienta idónea para campañas de salud en centros de salud, ferias de salud, farmacias y unidades móviles.
   • Permite incluir a colectivos con menor acceso a la atención especializada (zonas rurales, población de bajo nivel socioeconómico).
2. Mejora la eficiencia clínica.
   • El algoritmo de IA genera informes estandarizados que incluyen: nivel de riesgo coronario, valoración de arritmias, índice de isquemia y recomendaciones de seguimiento.
   • El médico general o enfermería recibe un dictamen claro, con datos numéricos y gráficos, que facilita la toma de decisiones.
3. Aumenta la adherencia al tratamiento.
   • Al detectar anomalías de manera sencilla, los pacientes tienden a involucrarse más en su propio cuidado: adoptan hábitos saludables, asisten a consultas de seguimiento y cumplen mejor la medicación.
   • En estudios piloto, el 80 % de los individuos a quienes se les informó de un hallazgo subclínico inician cambios en su estilo de vida en las primeras cuatro semanas cardis.io.
4. Reducidos costes sanitarios.
   • La posibilidad de descartar o confirmar patologías con alta fiabilidad disminuye la necesidad de pruebas invasivas o costosas (cateterismo, resonancia) en pacientes de bajo riesgo.
   • A largo plazo, la prevención de eventos (infartos y accidentes cerebrovasculares) puede ahorrar millones al Sistema Nacional de Salud (SNS).
5. Seguimiento longitudinal.
   • La integración del informe de cardisiografía en la historia clínica electrónica (HCE) permite comparar resultados a lo largo del tiempo y ajustar el tratamiento según la evolución.
   • Cardisio GmbH ofrece actualizaciones de software que refinan el algoritmo de IA conforme se incorporan nuevos datos clínicos y demográficos.

Implementación y desafíos en el Sistema Nacional de Salud

A pesar de sus ventajas, la incorporación masiva de la cardisiografía con IA en el SNS enfrenta retos concretos:

• Interoperabilidad de sistemas.
  Muchos centros de atención primaria utilizan HCE con formatos variados; es necesario garantizar que los informes de cardisiografía se integren automáticamente sin duplicar datos ni generar errores.
• Formación de profesionales sanitarios.
  Aunque el informe es accesible, los médicos de familia y personal de enfermería requieren capacitación específica en:
  1. Interpretación de parámetros de IA (índice de isquemia, riesgo coronario cuantificado, calidad de señal).
  2. Protocolo de derivación: criterios para solicitar pruebas complementarias (ecocardiograma, prueba de esfuerzo).
  Algunas sociedades científicas (SEHLELHA, Sociedad Española de Cardiología) han impulsado talleres y seminarios “on-line” para difundir el uso de la tecnología; sin embargo, se necesita un plan de formación con acreditación oficial en colaboración con universidades y colegios profesionales.
• Cuestiones reglamentarias.
  El dispositivo cuenta con marcado CE (Conformité Européenne), lo que valida su seguridad y eficacia; no obstante, el Ministerio de Sanidad debe actualizar los catálogos de pruebas de cribado e incluir la cardisiografía como técnica recomendada en protocolos de prevención primaria de ECV.
• Financiación y reembolso.
  Actualmente, las pruebas de cardisiografía suelen financiarse mediante proyectos piloto, convenios con aseguradoras privadas o iniciativas de investigación. Para garantizar su sostenibilidad, se requeriría:
  1. Clasificación en los códigos CUPS (Listado de Prestaciones del SNS) con tarifa de reembolso.
  2. Negociación con CCAA para que la oferta forme parte de los servicios mínimos de prevención cardiovascular.

Pese a estos desafíos, experiencias en países como Portugal y Alemania muestran que los programas de cribado basados en cardisiografía reducen en un 15 % la incidencia de infarto de miocardio en pacientes hipertensos no controlados en un periodo de 36 meses.

Perspectivas futuras: IA integrada en el cuidado cardiovascular

La cardisiografía con IA es solo la punta del iceberg de la transformación digital en cardiología. Varias líneas de investigación y desarrollo apuntan a:

1. Integración multifactorial.
   Combinar los resultados de cardisiografía con datos obtenidos de dispositivos wearables (fotopletismografía, monitorización de variabilidad de frecuencia cardíaca), análisis de ondas de pulso tomados por el móvil e incluso variables genómicas. Estos modelos multivariables permitirían predecir el riesgo cardiovascular individual con una precisión aún mayor.
2. Actualización continua del algoritmo.
   Gracias al aprendizaje automático, el software mejora conforme se añaden datos anónimos de miles de pacientes, refinando la detección de patrones sutiles y las alertas tempranas.
3. Expansión a otras cardiopatías.
   Más allá de la isquemia, los desarrollos en IA podrían diferenciar cardiomiopatías tempranas, valvulopatías subclínicas y miocarditis iniciales, lo que ampliaría el espectro de aplicación de la cardisiografía.
4. Telemedicina y atención remota.
   En entornos rurales, la prueba podría realizarse por personal sanitario local y el informe enviarse a un cardiólogo de referencia en un hospital urbano, mejorando el acceso y evitando desplazamientos.
5. Análisis poblacional y salud pública.
   A gran escala, los datos anonimizados de cardisiografías permitirán mapear zonas con mayor carga de hipertensión no diagnosticada, déficits en control terapéutico y variaciones geográficas en incidencia de ECV, lo que guiará políticas sanitarias locales.

La cardisiografía basada en IA representa un salto cuantitativo en la prevención cardiovascular en España. Con un 92 % de fiabilidad para detectar patologías cardíacas ocultas en población asintomática y un análisis de millones de datos en menos de cinco minutos, ofrece una estrategia accesible y eficaz para disminuir la carga de enfermedad relacionada con la hipertensión (42,6 % de prevalencia en adultos) y las enfermedades cardiovasculares (26,5 % de las muertes en 2023). Sus ventajas incluyen la portabilidad, la ausencia de radiación y la rapidez de resultados, lo que posibilita cribados masivos en entornos de atención primaria, farmacias y comunidades rurales.

Hacia un nuevo paradigma en prevención cardiovascular

Para consolidar este avance, es necesario:

1. Incluir la cardisiografía en los protocolos de cribado del SNS mediante la actualización de los códigos CUPS y la negociación de reembolsos.
2. Formar a profesionales de atención primaria en la interpretación de informes de IA y protocolos de derivación adecuados.
3. Garantizar la interoperabilidad entre sistemas de HCE para integrar automáticamente los resultados de cardisiografía.
4. Fomentar alianzas público-privadas para financiar proyectos piloto que demuestren reducción de eventos cardiovasculares y coste-efectividad.
5. Promover la investigación que combine cardisiografía con biomarcadores digitales y datos genómicos, avanzando hacia la medicina preventiva personalizada.

De este modo, la inteligencia artificial dejará de ser una promesa para convertirse en un componente esencial de los programas de salud cardiovascular, reforzando la capacidad de España para reducir mortalidad y morbilidad asociadas al “asesino silencioso” que es la hipertensión. La cardisiografía con IA no solo diagnostica enfermedades antes de que aparezcan los síntomas, sino que abre la puerta a un modelo de atención proactiva, participativa y centrada en datos, alineado con las mejores prácticas de medicina de precisión.