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La hemodinámica computacional se ha convertido en una herramienta indispensable para comprender enfermedades cardiovasculares, pero uno de sus parámetros más críticos – el esfuerzo cortante de pared (WSS) – sigue siendo difícil de medir con precisión. Este indicador refleja las fuerzas de fricción que el flujo sanguíneo ejerce sobre las paredes de los vasos y es determinante en procesos como la aterosclerosis o la trombosis. Sin embargo, su cálculo exige conocer gradientes de velocidad extremadamente cercanos a la pared, lo que requiere mallas de alta resolución y datos experimentales costosos. Una alternativa prometedora consiste en emplear campos escalares pasivos – como la temperatura o la concentración de un marcador – que se transportan con el mismo flujo y, mediante modelos inversos, permiten reconstruir el WSS sin necesidad de medir la velocidad directamente.
Dos enfoques computacionales han emergido para abordar esta reconstrucción inversa: la física diferenciable basada en optimización con restricciones de ecuaciones diferenciales (hard constraints) y las redes neuronales informadas por física (PINNs), que tratan dichas ecuaciones como restricciones suaves. La primera emplea métodos de adjunto discreto y resuelve el problema como un sistema gobernado por las leyes de Navier-Stokes; la segunda utiliza una función de pérdida que penaliza el incumplimiento de las ecuaciones. Ambas estrategias se evaluaron en un flujo 2D sobre un escalón descendente (backward-facing step) y en una arteria coronaria estenótica 3D realista. Los resultados revelan que, cuando los datos escalares solo están disponibles lejos de la pared, el enfoque de física diferenciable recupera el WSS con alta precisión, mientras que las PINNs fallan por completo si no cuentan con observaciones cercanas a la pared. En el caso 3D, el rendimiento de la física diferenciable supera claramente al de las PINNs, demostrando que la ubicación de las mediciones y la formulación del inverso condicionan la fiabilidad de la reconstrucción.
Estos hallazgos tienen implicaciones directas en el diseño de dispositivos médicos y en la planificación de intervenciones. Poder inferir el WSS a partir de señales escalares – fácilmente obtenibles mediante termografía o imágenes de contraste – abriría la puerta a diagnósticos no invasivos más precisos. Sin embargo, implementar estos modelos inversos en la práctica clínica requiere plataformas de software robustas y escalables. Aquí es donde empresas como Q2BSTUDIO aportan su experiencia: al desarrollar aplicaciones a medida que integran algoritmos de física diferenciable, agentes de IA para la inferencia en tiempo real y servicios cloud AWS y Azure para procesar grandes volúmenes de datos sin latencia, se hace viable trasladar estos resultados del laboratorio al quirófano.
La inteligencia artificial para empresas no solo se limita a clasificar imágenes; su verdadero potencial reside en resolver problemas inversos complejos, como la reconstrucción de campos hemodinámicos. Las técnicas de ia para empresas que ofrecemos en Q2BSTUDIO permiten entrenar redes neuronales informadas por física (PINNs) y optimizar modelos con restricciones PDE, todo ello orquestado mediante servicios inteligencia de negocio que convierten datos sin procesar en paneles interactivos con Power BI. La ciberseguridad, por supuesto, es un pilar fundamental: cualquier sistema que gestione información sensible de pacientes debe cumplir con los más altos estándares de protección, y los servicios cloud AWS y Azure proporcionan entornos certificados para ello.
En definitiva, la reconstrucción del esfuerzo cortante de pared a partir de escalares pasivos representa un avance significativo en la biomecánica computacional. Pero su adopción masiva depende de la capacidad de empaquetar estos métodos en soluciones de software a medida, robustas y fáciles de usar. Desde Q2BSTUDIO, combinamos la computación de alto rendimiento con agentes IA especializados y dashboards de Power BI para ofrecer a hospitales y centros de investigación herramientas que realmente transformen la práctica clínica. La física diferenciable y las PINNs son el motor; nosotros construimos el vehículo.
