{"id":28546,"date":"2022-07-11T09:23:07","date_gmt":"2022-07-11T14:23:07","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=28546"},"modified":"2025-10-20T11:34:53","modified_gmt":"2025-10-20T17:34:53","slug":"determinantes-sociales-de-la-salud-y-aprendizaje-automatico-para-detectar-insuficiencia-cardiaca","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/determinantes-sociales-de-la-salud-y-aprendizaje-automatico-para-detectar-insuficiencia-cardiaca\/","title":{"rendered":"Social Determinants of Health and Machine Learning to Detect Heart Failure"},"content":{"rendered":"
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A study published in JAMA Cardiology incorporated social determinants of health into a machine learning model to predict the risk of heart failure and mortality after hospitalization.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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The prediction of hospital mortality in patients with heart failure regularly uses logistic regression models. To improve these predictions, the authors of the study incorporated the use of Social Determinants of Health in machine learning models, since traditional models do not take into account this type of data.<\/p>

The objective of the study was to develop and validate new machine learning models that incorporate social determinants of health, to predict mortality from heart failure. The study seeks to respond to the racial disparities that exist in this type of research that incorporates new technologies such as Artificial Intelligence. In this way, through the social determinants of health, the prediction of mortality from heart failure can be improved, especially in black patients.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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The data on hospitalizations for heart failure corresponded to information between January 1, 2010 and December 31, 2020 from a clinic specialized in heart failure. The authors analyzed data between January 2021 and April 2022 and performed an external validation with hospitalization data from a study that used a cohort with data between 2005 and 2014.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Machine learning models were trained on this data, and the authors categorized the patients into African Americans and non-African Americans, where 91% of the patients were white.<\/p>

Machine learning showed superior performances to traditional models in both racial groups. And by adding the social determinants of health, they improved the prognostic utility of the models in black patients, but not in non-black patients, which highlights the importance of this type of variable in medical research.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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JAMA NETWORK <\/strong><\/p>

https:\/\/jamanetwork.com\/journals\/jamacardiology\/article-abstract\/2793728<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Estudio publicado en JAMA Cardiology incorpor\u00f3 determinantes sociales de la salud a un modelo aprendizaje autom\u00e1tico para predecir el riesgo de falla cardiaca y mortalidad luego de una hospitalizaci\u00f3n. La predicci\u00f3n de mortalidad hospitalaria de pacientes con insuficiencia cardiaca, regularmente utilizan modelos de regresi\u00f3n log\u00edstica. Para mejorar estas predicciones, los autores del estudio incorporaron el uso de Determinante Sociales de la Salud en modelos de aprendizaje autom\u00e1tico, ya que los modelos tradicionales no toman en cuenta este tipo de datos. El objetivo del estudio fue desarrollar y validar nuevos modelos de aprendizaje autom\u00e1tico que incorporen determinantes sociales de la salud, para predecir la mortalidad por insuficiencia cardiaca. El estudio busca responder a las disparidades raciales que existen en este tipo de investigaciones que incorporan nuevas tecnolog\u00edas como la Inteligencia Artificial. De esta forma a trav\u00e9s de los determinantes sociales de la salud se puede mejorar la predicci\u00f3n de mortalidad por insuficiencia cardiaca, especialmente en pacientes de raza negra. Los datos de hospitalizaciones por insuficiencia cardiaca correspondieron a informaci\u00f3n entre el 1 de enero de 2010 y el 31 de diciembre de 2020 de una cl\u00ednica especializada en insuficiencia cardiaca. Los autores analizaron los datos entre enero de 2021 y abril de 2022 y realizaron una validaci\u00f3n externa con datos de hospitalizaci\u00f3n de un estudio que utiliz\u00f3 una cohorte con datos entre 2005 y 2014. Los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico fueron entrenados con estos datos, y los autores categorizaron a los pacientes entre personas afroamericanas y personas no afroamericanas, donde el 91% de los pacientes fueron blancos. El aprendizaje autom\u00e1tico mostr\u00f3 rendimientos superiores a los modelos tradicionales en ambos grupos raciales. Y al a\u00f1adir los determinantes sociales de la salud, mejoraron la utilidad pron\u00f3stica de los modelos en pacientes negros, pero no en paciente no negros, lo que resalta la importancia de este tipo de variables en la investigaci\u00f3n m\u00e9dica. BIBLIOGRAF\u00cdA JAMA NETWORK https:\/\/jamanetwork.com\/journals\/jamacardiology\/article-abstract\/2793728<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":28547,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[156,160],"tags":[145],"class_list":["post-28546","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-big-data","category-noticias","tag-noticias"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/28546","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=28546"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/28546\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/28547"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=28546"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=28546"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=28546"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}