La evaluación de la fracción de eyección ventricular izquierda es un paso crítico en el diagnóstico y seguimiento de la insuficiencia cardíaca pero su dependencia de la ecocardiografía limita su disponibilidad en entornos de atención primaria o con recursos restringidos. En este contexto el uso de inteligencia artificial aplicada a señales de electrocardiograma combinada con variables clínicas estructuradas está abriendo nuevas vías para una estratificación más accesible y temprana. Un enfoque multimodal que integra características del ECG de doce derivaciones con datos de historial clínico permite clasificar la fracción de eyección en categorías que van desde normal hasta severamente reducida algo que antes solo era posible mediante imágenes. La incorporación de técnicas explicables como los valores SHAP refuerza la confianza de los profesionales al identificar las variables más influyentes en cada predicción. En este tipo de proyectos la colaboración con empresas especializadas en desarrollo de software resulta fundamental. Q2BSTUDIO como firma de tecnología ofrece servicios de inteligencia artificial para empresas incluyendo la creación de agentes IA y soluciones de aplicaciones a medida que pueden adaptarse a flujos clínicos específicos. Además la integración con servicios cloud AWS y Azure asegura la escalabilidad necesaria para procesar grandes volúmenes de datos electrocardiográficos mientras que las capacidades de ciberseguridad protegen la información sensible del paciente. Para el análisis y visualización de resultados herramientas como Power BI dentro de los servicios inteligencia de negocio permiten a los equipos médicos monitorizar tendencias y tomar decisiones informadas. La combinación de IA explicable con una infraestructura tecnológica robusta no solo mejora la precisión diagnóstica sino que también allana el camino hacia una medicina más preventiva y personalizada.