Se introduce un modelo para la simulación de la mecánica cardíaca específica del paciente, que incorpora un modelo de elementos finitos tridimensional de la parte ventricular del corazón, que se acopla a un sistema vascular de bucle cerrado de orden reducido 0, una válvula cardíaca y un modelo de cámara auricular. Los ventrículos se modelan mediante una ley de materiales pasivos ortotrópicos no lineales. La activación eléctrica se imita mediante una tensión activa prescrita y parametrizada que actúa a lo largo de una orientación genérica de las fibras musculares. Nuestra función de activación se construye de forma que se parametriza el inicio de la contracción y la relajación ventricular, así como la pendiente de la curva de esfuerzo activo. El modelo ventricular basado en imágenes específicas del paciente se pretensa a una presión diastólica final baja para tener en cuenta la configuración estresada de las imágenes. Las condiciones de contorno viscoelásticas de Robin se aplican a la base del corazón y al epicardio para tener en cuenta la incrustación circundante. Tratamos la interacción sólido 3D – fluido 0D como un problema monolítico fuertemente acoplado, que se linealiza de forma consistente con respecto a las variables del modelo sólido 3D y fluido 0D para permitir un procedimiento de solución tipo Newton. El sistema lineal de ecuaciones acoplado resultante se resuelve de forma iterativa en cada paso de Newton utilizando un precondicionamiento de bloques basado en la física 2 × 2. Además, presentamos novedosas estrategias eficientes para calibrar los parámetros de contracción activa y resistencia vascular con los datos experimentales de presión ventricular izquierda y volumen de carrera obtenidos en experimentos porcinos. Se consideran dos estados ejemplares de condición cardiovascular, a saber, tras la aplicación de betabloqueantes vasodilatadores (BETA) y tras la inyección de fenilefrina vasoconstrictora (PHEN). La calibración de los parámetros para el individuo específico y el estado cardiovascular en cuestión se realiza mediante un método multinivel no lineal de 2 etapas que utiliza un modelo cardíaco de baja fidelidad para calcular una corrección de los parámetros para el problema de optimización del modelo de alta fidelidad. Discutimos dos opciones diferentes de modelos de baja fidelidad con respecto a su capacidad para aumentar la optimización de los parámetros. Dado que las condiciones de estado periódicas en el modelo (tensión activa, presiones vasculares y flujos) son desconocidas a priori y también dependen de los parámetros a calibrar (y viceversa), realizamos la calibración de los parámetros y la estimación de las condiciones de estado periódicas simultáneamente. Después de un par de latidos, el algoritmo de calibración converge a un estado periódico establecido debido a la conservación del volumen sanguíneo dentro del sistema circulatorio de bucle cerrado. El modelo propuesto y el método de calibración multinivel son rentables y permiten determinar eficazmente un modelo cardíaco in silico específico para cada paciente que reproduce muy bien las observaciones fisiológicas. Dicho modelo individual y de precisión estatal es una importante herramienta de predicción en la planificación de intervenciones, la ingeniería de dispositivos de asistencia y otras aplicaciones médicas.