Los datos están abriendo nuevas posibilidades para comprender, prevenir y estudiar las enfermedades cardiovasculares
Descubre cómo la ciencia de datos, el machine learning y la IA se aplican a la cardiología: ECG, imagen médica, riesgo cardiovascular, wearables y más.
Exploramos cómo la ciencia de datos, la estadística, el machine learning y la inteligencia artificial permiten analizar ECG, imágenes, factores de riesgo, wearables y otros datos para avanzar en el conocimiento de la salud cardiovascular.
Ciencia de datos aplicada a la cardiología
Los datos están abriendo nuevas posibilidades para comprender, prevenir y estudiar las enfermedades cardiovasculares.
La ciencia de datos permite analizar desde factores de riesgo y electrocardiogramas hasta imágenes médicas, wearables y grandes bases de datos para extraer conocimiento útil sobre la salud cardiovascular.
Datos para comprender mejor la salud cardiovascular
Las enfermedades cardiovasculares constituyen uno de los mayores retos de salud pública del mundo.
Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), son la principal causa de muerte a escala mundial. Se estima que provocaron aproximadamente 19,8 millones de fallecimientos en 2022, alrededor del 32 % de todas las muertes registradas en el mundo. Aproximadamente el 85 % de esas defunciones estuvieron relacionadas con infartos de miocardio y accidentes cerebrovasculares.
Al mismo tiempo, la cardiología genera cantidades crecientes de información.
Electrocardiogramas, ecocardiografías, resonancias magnéticas, tomografías computarizadas, análisis clínicos, historias electrónicas de salud, información genética, registros poblacionales y dispositivos portátiles producen datos que pueden ser estudiados mediante estadística, ciencia de datos, machine learning e inteligencia artificial.
Esta convergencia está dando lugar a un campo de enorme interés:
la ciencia de datos aplicada a la cardiología y la salud cardiovascular.
En CienciaDeDatos.pro analizamos este ámbito desde la perspectiva de los datos: qué información se utiliza, cómo se analiza, qué modelos se desarrollan, qué resultados ofrece la investigación científica y cuáles son sus limitaciones.
¿Qué es la ciencia de datos aplicada a la cardiología?
La ciencia de datos aplicada a la cardiología utiliza datos, estadística, programación, aprendizaje automático y otras técnicas computacionales para estudiar problemas relacionados con el corazón y el sistema cardiovascular.
Su objetivo no consiste únicamente en desarrollar algoritmos.
El proceso puede abarcar:
- recopilación y preparación de datos;
- análisis estadístico;
- identificación de patrones;
- construcción de modelos predictivos;
- análisis de señales;
- procesamiento de imágenes;
- integración de diferentes fuentes de información;
- evaluación y validación de modelos;
- visualización de resultados;
- interpretación de la evidencia.
La inteligencia artificial y el machine learning forman parte de este ecosistema, pero la ciencia de datos cardiovascular es un ámbito más amplio que la IA.
Un modelo sofisticado no resulta necesariamente útil por obtener una elevada precisión en un conjunto de datos experimental. También deben estudiarse cuestiones como la calidad y representatividad de los datos, la validación externa, el sesgo, la interpretabilidad, la utilidad clínica y su integración en procesos reales.
La American Heart Association señala precisamente que, pese al enorme crecimiento de la investigación sobre IA cardiovascular, relativamente pocas herramientas han demostrado todavía mejorar suficientemente la atención cardiovascular como para alcanzar una adopción generalizada.
¿Qué tipos de datos se utilizan en cardiología?
Una de las características más interesantes de la salud cardiovascular desde la perspectiva de la ciencia de datos es la enorme diversidad de información disponible.
1. Datos clínicos
Edad, presión arterial, colesterol, glucosa, antecedentes familiares, enfermedades previas, medicación, hábitos y numerosas variables clínicas pueden combinarse para estudiar el riesgo cardiovascular.
Son datos habitualmente estructurados que permiten aplicar técnicas estadísticas y algoritmos de machine learning.
Una de sus aplicaciones fundamentales es la predicción del riesgo cardiovascular.
2. Electrocardiogramas y señales fisiológicas
El electrocardiograma o ECG registra la actividad eléctrica del corazón.
Desde la perspectiva de la ciencia de datos, puede considerarse una señal temporal.
Su análisis permite estudiar características como frecuencia, ritmo, intervalos, morfología y diferentes patrones eléctricos.
A los métodos tradicionales de procesamiento de señales se han añadido técnicas de machine learning y deep learning capaces de aprender representaciones directamente a partir de grandes cantidades de electrocardiogramas.
Entre las áreas investigadas se encuentran la detección de arritmias, la fibrilación auricular y diferentes problemas de clasificación y predicción cardiovascular.
3. Imágenes cardiovasculares
La cardiología utiliza múltiples modalidades de imagen:
- ecocardiografía;
- tomografía computarizada (TAC);
- resonancia magnética cardíaca;
- angiografía;
- medicina nuclear.
Estas imágenes contienen grandes cantidades de información que pueden analizarse mediante procesamiento de imagen, visión artificial y deep learning.
Los algoritmos pueden utilizarse, entre otras aplicaciones, para segmentar estructuras anatómicas, realizar mediciones, identificar patrones y ayudar a caracterizar determinadas alteraciones.
La aplicación de IA a la imagen cardiovascular constituye actualmente una importante línea de investigación.
4. Historias clínicas electrónicas
Las historias clínicas electrónicas reúnen información longitudinal sobre pacientes a lo largo del tiempo.
Pueden contener diagnósticos, tratamientos, pruebas, resultados analíticos, intervenciones, evolución clínica y texto escrito por profesionales sanitarios.
Su análisis combina diferentes áreas de la ciencia de datos:
datos tabulares + series temporales + procesamiento del lenguaje natural + modelos predictivos.
Esto permite investigar trayectorias de pacientes, factores asociados a determinados resultados y sistemas de apoyo a la decisión.
5. Wearables y dispositivos conectados
Relojes inteligentes, pulseras de actividad, sensores y otros dispositivos permiten registrar continuamente determinados indicadores relacionados con la salud.
Dependiendo del dispositivo, pueden obtenerse datos sobre:
- frecuencia cardíaca;
- ritmo cardíaco;
- actividad física;
- sueño;
- movilidad;
- determinadas señales fisiológicas.
Esto introduce una diferencia fundamental respecto a muchas fuentes clínicas tradicionales:
los datos pueden generarse de forma continua fuera del hospital.
Los denominados biomarcadores digitales y la monitorización remota constituyen por ello una de las áreas emergentes de la cardiología digital.
6. Datos genéticos y ómicos
Genómica, transcriptómica, proteómica, metabolómica y otras disciplinas generan datasets de gran dimensionalidad.
Su combinación con información clínica puede contribuir a investigar los mecanismos de las enfermedades cardiovasculares, identificar perfiles de riesgo y avanzar hacia enfoques de medicina de precisión.
El desafío consiste precisamente en integrar cantidades enormes de variables procedentes de fuentes muy diferentes.
7. Datos poblacionales y epidemiológicos
La ciencia de datos cardiovascular no se limita al paciente individual.
Registros sanitarios, encuestas poblacionales, estadísticas de mortalidad, información socioeconómica y datos ambientales permiten estudiar cómo se distribuyen las enfermedades cardiovasculares entre poblaciones y territorios.
Esto abre aplicaciones en:
epidemiología, prevención, salud pública y planificación sanitaria.
Principales aplicaciones de la ciencia de datos en cardiología
Predicción del riesgo cardiovascular
Una de las aplicaciones históricas del análisis de datos en cardiología consiste en estimar la probabilidad de que una persona experimente determinados acontecimientos cardiovasculares.
Durante décadas se han desarrollado modelos estadísticos basados en factores de riesgo.
Actualmente se investiga hasta qué punto machine learning, nuevos biomarcadores, imágenes, genética y otras fuentes de datos pueden complementar o mejorar determinados modelos.
Sin embargo, una mayor complejidad algorítmica no implica automáticamente una mejor herramienta.
Los modelos deben evaluarse atendiendo a cuestiones como discriminación, calibración, generalización y utilidad clínica.
Detección y clasificación
Los algoritmos pueden aprender patrones presentes en ECG, imágenes u otras señales y ayudar a clasificar diferentes situaciones.
Este paradigma convierte muchos problemas cardiológicos en problemas característicos de ciencia de datos:
datos → características → modelo → predicción → validación.
El deep learning permite además aprender determinadas representaciones directamente a partir de los datos originales.
Diagnóstico asistido por datos
La IA puede utilizarse como herramienta de apoyo para analizar información compleja y proporcionar resultados adicionales a los profesionales sanitarios.
El concepto fundamental es apoyo a la decisión, no sustitución automática del profesional.
La European Society of Cardiology destaca que los profesionales deben comprender tanto las posibilidades como las limitaciones de las herramientas de IA y utilizar sistemas adecuadamente validados dentro de los correspondientes marcos clínicos, éticos y regulatorios.
Pronóstico
Otra pregunta fundamental consiste en intentar estimar qué puede ocurrir después.
Los modelos pueden investigar, por ejemplo, probabilidades asociadas a determinados eventos, hospitalizaciones o evolución de una enfermedad.
Esto convierte la cardiología en un campo especialmente interesante para estudiar:
- regresión;
- clasificación;
- análisis de supervivencia;
- series temporales;
- modelos longitudinales;
- machine learning.
Monitorización cardiovascular
Los dispositivos conectados permiten pasar de observaciones puntuales a grandes secuencias temporales.
Analizar estos datos plantea problemas característicos de la ciencia de datos:
ruido, datos ausentes, anomalías, cambios de distribución, detección de eventos y procesamiento en tiempo real.
El reto no consiste solamente en recopilar más información, sino en distinguir qué datos pueden convertirse realmente en conocimiento útil.
Medicina de precisión
Dos personas con un mismo diagnóstico pueden presentar características biológicas, clínicas y ambientales diferentes.
La medicina de precisión intenta utilizar esa heterogeneidad para desarrollar estrategias más individualizadas.
La integración de información clínica, genética, molecular, de imagen y procedente de dispositivos representa uno de los grandes desafíos de la ciencia de datos biomédica.
Investigación cardiovascular
La ciencia de datos también está transformando la investigación.
Grandes cohortes, biobancos, registros clínicos y repositorios abiertos permiten formular preguntas que anteriormente eran difíciles de estudiar.
La disponibilidad de estos recursos también hace posible reproducir investigaciones, comparar metodologías y formar a nuevos profesionales utilizando datos reales o convenientemente anonimizados.
Del modelo predictivo a la práctica clínica
Uno de los temas centrales que analizaremos en CienciaDeDatos.pro será la diferencia entre:
construir un algoritmo que funciona en un experimento
y
demostrar que ese algoritmo aporta valor en condiciones reales.
Esta diferencia es fundamental.
Un modelo puede alcanzar resultados aparentemente excelentes y, sin embargo, presentar problemas cuando se aplica a pacientes procedentes de otros hospitales, países, grupos de edad o poblaciones diferentes.
Por ello debemos prestar especial atención a conceptos como:
Validación externa
Un modelo debería evaluarse con datos independientes de aquellos utilizados durante su desarrollo.
Generalización
Debe estudiarse hasta qué punto mantiene su rendimiento en poblaciones diferentes.
Calidad de los datos
Los modelos aprenden de los datos disponibles. Datos incompletos, incorrectos o poco representativos pueden producir resultados problemáticos.
Sesgos
Si determinadas poblaciones están insuficientemente representadas, el rendimiento del modelo puede variar entre grupos.
Interpretabilidad
En determinadas aplicaciones es importante comprender qué variables influyen en las predicciones y cómo se ha llegado a un resultado.
Utilidad clínica
Una mejora estadística no equivale necesariamente a una mejora relevante para pacientes o profesionales.
Integración
Una herramienta debe poder incorporarse a procesos, sistemas de información y flujos de trabajo reales.
La European Society of Cardiology ha señalado precisamente la necesidad de avanzar hacia una implementación fiable, basada en evidencia y orientada al beneficio de los pacientes.
¿Qué técnicas de ciencia de datos podemos encontrar?
La cardiología constituye un excelente campo para comprender prácticamente muchas de las principales técnicas de ciencia de datos.
Entre ellas:
Estadística descriptiva
Permite describir poblaciones, variables y distribuciones.
Inferencia estadística
Ayuda a estudiar relaciones y contrastar hipótesis.
Regresión
Puede utilizarse para estudiar relaciones entre variables y construir determinados modelos predictivos.
Análisis de supervivencia
Resulta especialmente importante cuando interesa estudiar el tiempo hasta que ocurre un evento.
Machine learning supervisado
Incluye problemas de clasificación y regresión utilizando algoritmos que aprenden a partir de ejemplos.
Clustering
Permite investigar agrupaciones o perfiles sin disponer necesariamente de categorías previamente establecidas.
Análisis de series temporales
Fundamental para ECG, monitorización y datos procedentes de sensores.
Procesamiento digital de señales
Permite analizar información fisiológica registrada a lo largo del tiempo.
Visión artificial
Aplicable a ecocardiografías, resonancias, TAC y otras modalidades de imagen.
Procesamiento del lenguaje natural
Puede utilizarse para analizar información textual contenida en documentación clínica.
Deep learning
Especialmente relevante cuando trabajamos con señales, imágenes o grandes cantidades de datos complejos.
Modelos multimodales
Intentan combinar diferentes tipos de información —por ejemplo, datos clínicos, ECG, imágenes y texto— dentro de un mismo sistema.
La importancia de los datos abiertos
El desarrollo de la ciencia de datos cardiovascular también está relacionado con la existencia de datasets y repositorios disponibles para investigación.
Recursos como PhysioNet han permitido a investigadores de todo el mundo trabajar con señales fisiológicas y datos clínicos, desarrollar métodos y comparar resultados.
Los datos abiertos pueden desempeñar además un papel educativo extraordinario.
Permiten aprender estadística, programación, análisis de señales y machine learning trabajando sobre problemas reales.
En CienciaDeDatos.pro dedicaremos contenidos específicos a analizar:
datasets → variables → calidad → posibilidades de análisis → modelos → métricas → limitaciones.
Nuestro objetivo no será únicamente explicar algoritmos, sino comprender todo el ciclo de vida del dato.
¿Puede la inteligencia artificial transformar la cardiología?
Existe un enorme potencial, pero también razones para evitar conclusiones precipitadas.
La investigación científica muestra aplicaciones prometedoras de inteligencia artificial en ámbitos como imagen cardiovascular, electrofisiología, predicción, medicina de precisión y monitorización.
Al mismo tiempo, organismos científicos como la American Heart Association y la European Society of Cardiology subrayan desafíos relacionados con evidencia clínica, validación, sesgos, transparencia, implementación y generalización.
Por ello, una de las preguntas fundamentales de esta línea de CienciaDeDatos.pro será:
¿Cuándo estamos ante un algoritmo interesante y cuándo estamos ante una herramienta que realmente puede generar valor?
Responderla exige analizar no solamente la tecnología, sino también los datos y la evidencia científica.
Observatorio de Ciencia de Datos y Salud Cardiovascular
Esta página será el punto de partida de una línea permanente de investigación y divulgación de CienciaDeDatos.pro dedicada a estudiar la utilización de datos en cardiología.
Analizaremos:
- investigaciones científicas;
- revisiones sistemáticas;
- datasets;
- modelos predictivos;
- aplicaciones de machine learning;
- electrocardiografía computacional;
- imagen cardiovascular;
- wearables;
- biomarcadores digitales;
- medicina de precisión;
- herramientas de inteligencia artificial;
- problemas de sesgo y explicabilidad;
- validación e implementación clínica.
Los artículos buscarán responder cinco preguntas fundamentales:
¿Qué problema intenta resolverse?
¿Qué datos se utilizan?
¿Cómo se analizan?
¿Qué resultados se obtienen?
¿Qué podemos aprender desde la ciencia de datos?
Artículos sobre ciencia de datos y cardiología
Esta sección irá creciendo progresivamente con nuevos análisis y publicaciones.
Ciencia de datos y cardiología: cómo los datos están transformando la salud cardiovascular
Artículo introductorio a la serie sobre la utilización de estadística, machine learning e inteligencia artificial para comprender, prevenir y estudiar las enfermedades cardiovasculares.
Próximamente
Qué datos utiliza la ciencia de datos para estudiar el corazón
Una introducción a ECG, imágenes médicas, historias clínicas, wearables, información genética y datos poblacionales desde la perspectiva de la ciencia de datos.
Predicción del riesgo cardiovascular con machine learning
Cómo se construyen y evalúan los modelos que intentan estimar el riesgo cardiovascular y por qué precisión y utilidad clínica no significan necesariamente lo mismo.
ECG e inteligencia artificial
Cómo el análisis de señales, el machine learning y el deep learning permiten extraer información de la actividad eléctrica del corazón.
IA e imagen cardiovascular
Aplicaciones de visión artificial y deep learning sobre ecocardiografía, resonancia magnética y tomografía computarizada.
Wearables y salud cardiovascular
Cómo los dispositivos personales están generando nuevas fuentes de datos para investigar y monitorizar la salud.
Sesgos en los algoritmos cardiovasculares
Por qué la representatividad de los datos es fundamental para construir sistemas fiables.
Del algoritmo al hospital
Qué necesita un modelo desarrollado en investigación para convertirse en una herramienta realmente útil.
Una mirada desde la ciencia de datos
La transformación digital de la cardiología no depende únicamente de disponer de algoritmos cada vez más sofisticados.
Depende de algo más fundamental:
disponer de buenos datos, formular buenas preguntas y obtener evidencia fiable.
La ciencia de datos ofrece herramientas extraordinarias para encontrar patrones, construir modelos y analizar fenómenos complejos.
Pero cuanto mayor sea la influencia de estos sistemas sobre decisiones relacionadas con la salud, mayor debe ser también la exigencia sobre su calidad, transparencia, validación y utilización responsable.
En CienciaDeDatos.pro seguiremos esta evolución desde una perspectiva independiente, divulgativa y basada en evidencia.
Porque comprender cómo utilizamos los datos para estudiar el corazón también es una forma de comprender mejor qué puede —y qué no puede todavía— hacer la ciencia de datos.
Fuentes y referencias principales
Organización Mundial de la Salud (OMS). Cardiovascular diseases (CVDs). Actualización de 31 de julio de 2025. La OMS estima 19,8 millones de muertes por enfermedades cardiovasculares en 2022, aproximadamente el 32 % de las defunciones mundiales.
Armoundas, A. A. et al. (2024). Use of Artificial Intelligence in Improving Outcomes in Heart Disease: A Scientific Statement From the American Heart Association. Circulation, 149, e1028–e1050. DOI: 10.1161/CIR.0000000000001201.
Hanneman, K. et al. (2024). Value Creation Through Artificial Intelligence and Cardiovascular Imaging: A Scientific Statement From the American Heart Association. Circulation, 149, e296–e311. DOI: 10.1161/CIR.0000000000001202.
Asselbergs, F. W. et al. (2025). Trustworthy implementation of artificial intelligence in cardiology: a roadmap of the European Society of Cardiology. European Heart Journal, 46(8), 677–679. DOI: 10.1093/eurheartj/ehae748.
Svennberg, E. et al. (2025). State of the Art of Artificial Intelligence in Clinical Electrophysiology in 2025. EP Europace, 27(5). Declaración científica de EHRA/ESC, Heart Rhythm Society y ESC Working Group on E-Cardiology.
Nota editorial
Este contenido forma parte de la línea de divulgación e investigación de CienciaDeDatos.pro sobre ciencia de datos aplicada a la salud.
Ha sido elaborado con apoyo de herramientas de inteligencia artificial bajo supervisión editorial humana y utilizando fuentes científicas y organismos de referencia.
Su finalidad es educativa y divulgativa. No proporciona diagnóstico, tratamiento ni asesoramiento médico y no sustituye la valoración de profesionales sanitarios cualificados.