{"id":16241,"date":"2021-02-17T12:26:20","date_gmt":"2021-02-17T11:26:20","guid":{"rendered":"https:\/\/idibell.cat\/es\/?p=16241"},"modified":"2021-02-17T14:21:05","modified_gmt":"2021-02-17T13:21:05","slug":"la-inteligencia-artificial-ayuda-a-predecir-las-recaidas-de-los-pacientes-recuperados-de-un-infarto-o-angina-de-pecho","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/idibell.cat\/es\/2021\/02\/la-inteligencia-artificial-ayuda-a-predecir-las-recaidas-de-los-pacientes-recuperados-de-un-infarto-o-angina-de-pecho\/","title":{"rendered":"La inteligencia artificial ayuda a predecir las reca\u00eddas de los pacientes recuperados de un infarto o angina de pecho"},"content":{"rendered":"

Nuevas herramientas de inteligencia artificial<\/strong> permitir\u00e1n predecir las posibilidades que, una persona que haya sufrido un infarto de miocardio o angina de pecho, fallezca o sufra un nuevo episodio grave durante el a\u00f1o posterior al alta. Estas son las conclusiones de un estudio multic\u00e9ntrico internacional que se acaba de publicar en la revista The Lancet<\/em><\/a><\/strong>.<\/p>\n

En el estudio, liderado por especialistas de la Universidad de Tur\u00edn<\/strong> (Italia), han participado tambi\u00e9n investigadores del IDIBELL<\/strong> <\/a>y el Hospital Universitario de Bellvitge<\/strong><\/a>.<\/p>\n

Los pacientes que se han recuperado de un s\u00edndrome coronario agudo tienen un mayor riesgo de volver a sufrir un nuevo infarto, hemorragias, u otras complicaciones. Para prevenirlo, a menudo reciben terapia antiplaquetaria dual, que reduce el riesgo de isquemia mioc\u00e1rdica y aumenta el de hemorragia. Ello hace que sea muy importante saber qu\u00e9 riesgo concreto tiene cada paciente, para as\u00ed poder individualizar los tratamientos<\/strong>.<\/p>\n

Los autores del estudio crearon y testaron inicialmente cuatro nuevos modelos de estratificaci\u00f3n de los riesgos a trav\u00e9s del procesamiento de datos con sistemas de aprendizaje autom\u00e1tico. Introdujeron en estos modelos un total de 25 variables cl\u00ednicas, terap\u00e9uticas, angiogr\u00e1ficas y procedimentales extra\u00eddas de 19.826 pacientes<\/strong> ingresados \u200b\u200bentre 2003 y 2016 en varios centros de todo el mundo \u2013entre ellos el Hospital Universitario de Bellvitge\u2013, junto con los datos de la evoluci\u00f3n posterior de los pacientes.<\/p>\n

El modelo m\u00e1s efectivo, llamado PRAISE<\/strong>, fue aplicado despu\u00e9s a otro conjunto de 3.444 pacientes y se compar\u00f3 con las herramientas de determinaci\u00f3n de riesgos utilizadas hasta ahora. Los resultados finales han constatado que la nueva herramienta basada en la inteligencia artificial predice mucho mejor la mortalidad, el riesgo de hemorragia y el riesgo de sufrir un nuevo infarto.<\/p>\n

El Dr. Albert Ariza<\/strong>, uno de los autores del estudio, destaca que \u201cla ventaja de los m\u00e9todos de aprendizaje autom\u00e1tico es que aplican algoritmos a conjuntos extensos y variados de datos, captando relaciones entre estos datos que sistemas m\u00e1s simples no pueden captar<\/em>\u201d. Ariza, que es coordinador de la Unidad de Cuidados Intensivos Cardiol\u00f3gicos del Servicio de Cardiolog\u00eda del Hospital de Bellvitge e investigador del IDIBELL, subraya que se trata de herramientas \u201cque se est\u00e1n empezando a utilizar de forma progresiva y ya han demostrado su utilidad en alg\u00fan otro \u00e1mbito cl\u00ednico; esperamos que pronto est\u00e9n al alcance de todos los cardi\u00f3logos para ayudarnos a la toma de decisiones a partir de la evaluaci\u00f3n de riesgos personalizada<\/em>\u201d.<\/p>\n

Ahora, el algoritmo deber\u00e1 ser validado en futuros estudios donde los pacientes reciban el tratamiento que recomiende PRAISE, especialmente en cuanto a la duraci\u00f3n de la terapia antiplaquetaria dual.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

El algoritmo, basado en datos de cerca de 20.000 pacientes, permitir\u00e1 en un futuro decidir la mejor opci\u00f3n terap\u00e9utica para cada persona para evitar nuevos episodios de insuficiencia card\u00edaca<\/p>\n","protected":false},"author":8,"featured_media":16244,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"default","ast-site-content-layout":"","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","theme-transparent-header-meta":"default","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"default","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[186,309,308],"tags":[],"publishpress_future_action":{"enabled":false,"date":"2024-05-13 21:11:49","action":"change-status","newStatus":"draft","terms":[],"taxonomy":"category"},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/idibell.cat\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/16241"}],"collection":[{"href":"https:\/\/idibell.cat\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/idibell.cat\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/idibell.cat\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/8"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/idibell.cat\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=16241"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/idibell.cat\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/16241\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/idibell.cat\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/16244"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/idibell.cat\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=16241"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/idibell.cat\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=16241"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/idibell.cat\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=16241"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}