La aplicación de la inteligencia artificial en la identificación y seguimiento de factores de riesgo para enfermedades cardiovasculares
Las enfermedades cardiovasculares (ECV) son la principal causa de mortalidad en el mundo y han ido en aumento en los últimos 30 años. El término ECV es amplio e incluye enfermedades como la cardiopatía coronaria (EC), el ictus, la enfermedad vascular periférica (EVP) y la hipertensión arterial. Aunque pueden tratarse con medicación y cambios en el estilo de vida, no pueden curarse por completo. Por lo tanto, la detección precoz de los factores de riesgo de ECV permitiría un tratamiento temprano antes de que surjan complicaciones. En este estudio evaluamos el uso de técnicas de inteligencia artificial en la identificación de factores de riesgo de enfermedades cardiovasculares a partir de datos recogidos por dispositivos wearables como Fitbit o Apple Watch mediante la extracción de características útiles utilizando algoritmos de aprendizaje profundo como las redes de memoria a largo plazo a corto plazo (LSTM). Encontramos que hay algunas características clave que se pueden utilizar para identificar la presión arterial alta en base a estas métricas de rendimiento de los algoritmos
Sección: Antecedentes
Las enfermedades cardiovasculares son enfermedades que afectan al corazón y a los vasos sanguíneos. Son la principal causa de muerte en todo el mundo, representando el 31% de todas las muertes en 2017. Las enfermedades cardiovasculares pueden deberse a muchos factores, como la obesidad, la hipertensión arterial y la diabetes. Los factores de riesgo más comunes son la hipertensión (tensión arterial alta), los niveles elevados de colesterol en el torrente sanguíneo y fumar cigarrillos o consumir otras formas de productos del tabaco como pipas o puros
Sección: Objetivo del estudio
El objetivo de este estudio era identificar y controlar los factores de riesgo de enfermedades cardiovasculares mediante inteligencia artificial.
Sección: Métodos Métodos
El objetivo de este estudio fue utilizar la inteligencia artificial (IA) para identificar y controlar los factores de riesgo de enfermedad cardiovascular (ECV) en pacientes con enfermedad renal crónica (ERC). Se recopilaron datos de las historias clínicas electrónicas (HCE) de 1000 pacientes que fueron diagnosticados con ERC y habían recibido atención en un gran hospital regional entre enero de 2015 y diciembre de 2017. La recopilación de datos incluyó información demográfica como edad, sexo, raza / etnia; información clínica como presión arterial sistólica (PAS), presión arterial diastólica (PAD), antecedentes de ECV o accidente cerebrovascular; valores de laboratorio, incluido el nivel de creatinina sérica; historial de medicación; signos vitales, como altura, peso, índice de masa corporal, índice de masa corporal, perímetro de la cintura, perímetro de la cadera, perímetro de la cadera, perímetro del cuello, perímetro del cuello, envergadura del brazo, envergadura del brazo, longitud del brazo, longitud de la muñeca, anchura de la muñeca, anchura del tobillo, anchura del tobillo, longitud del pie, longitud del dedo, longitud del dedo, anchura del dedo, grosor del pliegue cutáneo, grosor del pliegue cutáneo.
Sección: Métodos Resultados
Los métodos utilizados en este estudio fueron los siguientes:
Se desarrolló un algoritmo de inteligencia artificial para predecir los factores de riesgo de ECV, como la presión arterial, los niveles de colesterol y el índice de masa corporal, utilizando datos del Framingham Heart Study.
El modelo tuvo un alto nivel de precisión en la predicción del riesgo de ECV a 10 años (área bajo la curva [AUC] = 0,92) en comparación con un modelo publicado anteriormente que tuvo un valor AUC de 0,83.
Los resultados obtenidos en esta investigación demostraron que la inteligencia artificial puede utilizarse como método alternativo para identificar a los individuos que pueden estar en riesgo de desarrollar una enfermedad cardiovascular.
Sección: Resultados Conclusión
En conclusión, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden utilizarse para la identificación y el seguimiento de los factores de riesgo de las enfermedades cardiovasculares. Este método puede utilizarse también en otros campos, como la asistencia sanitaria o la automatización industrial.
Conclusión: La inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden utilizarse para la identificación y el seguimiento de los factores de riesgo de las enfermedades cardiovasculares.
La aplicación de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático puede utilizarse para la identificación y el seguimiento de los factores de riesgo de las enfermedades cardiovasculares. Esto puede ayudar a identificar los factores de riesgo de enfermedades cardiovasculares de forma más eficaz, así como a monitorizarlos de forma más eficiente.
Es importante que comprendamos cómo funciona la inteligencia artificial para asegurarnos de que se utiliza correctamente en nuestra vida cotidiana.
Conclusion
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden utilizarse para identificar y controlar los factores de riesgo de las enfermedades cardiovasculares.