Evaluación del riesgo cardiovascular, big data e inteligencia artificial: un taller práctico sobre el riesgo cardiovascular

Las enfermedades cardiovasculares ateroscleróticas (ASCVD) siguen siendo la principal causa de muerte en todo el mundo, a pesar de los importantes avances en materia de prevención y tratamiento. Los modelos tradicionales de predicción del riesgo, derivados de cohortes poblacionales y enfocados en un conjunto limitado de factores de riesgo clásicos proporcionan  estimaciones útiles a nivel poblacional; no obstante, frecuentemente resultan insuficientes para orientar la prevención individualizada. Pueden clasificar erróneamente el riesgo en función de la edad, el sexo, el origen étnico y los antecedentes genéticos, lo que deja una carga residual considerable de la enfermedad. Actualmente, la disponibilidad de biobancos a gran escala, historias clínicas electrónicas, técnicas avanzadas de imagen y datos multiómicos viene transformando su capacidad de cara a evaluar el riesgo cardiovascular. La integración de estos recursos con la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático abre nuevos horizontes para la prevención de precisión. Estos enfoques son capaces de captar las complejas interacciones entre los factores biológicos, ambientales y conductuales, brindando una evaluación del riesgo más precisa y personalizada. Sin embargo, siguen existiendo retos, como la interpretabilidad de los modelos basados en la IA, su validación en poblaciones diversas y su integración segura en los flujos de trabajo clínicos, que requieren una cuidadosa consideración. Este taller en Fiesole combinará conferencias plenarias con sesiones prácticas, proporcionando a los participantes tanto conocimientos conceptuales como habilidades prácticas. El objetivo es capacitar a los médicos e investigadores para que evalúen y apliquen de forma crítica las herramientas de big data e IA, construyendo puentes entre la cardiología, la ciencia de datos y la salud pública de cara a mejorar los resultados cardiovas