{"id":34172,"date":"2022-11-03T09:33:49","date_gmt":"2022-11-03T15:33:49","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=34172"},"modified":"2025-10-20T09:39:45","modified_gmt":"2025-10-20T15:39:45","slug":"investigadores-de-yale-desarrollaron-un-enfoque-de-aprendizaje-automatico-para-la-gestion-de-la-presion-arterial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/investigadores-de-yale-desarrollaron-un-enfoque-de-aprendizaje-automatico-para-la-gestion-de-la-presion-arterial\/","title":{"rendered":"Investigadores de Yale desarrollaron un enfoque de aprendizaje autom\u00e1tico para la gesti\u00f3n de la presi\u00f3n arterial"},"content":{"rendered":"
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La hipertensi\u00f3n arterial sist\u00e9mica es una de las principales causas de enfermedades cardiacas y mortalidad prematura a nivel mundial.<\/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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Investigadores de Yale University desarrollaron una herramienta de aprendizaje autom\u00e1tico que permite la personalizaci\u00f3n del tratamiento de la presi\u00f3n arterial sist\u00e9mica, en pacientes con o sin diabetes. El modelo permite la mejora de la toma de decisiones cl\u00ednicas a trav\u00e9s de un enfoque basado en datos.<\/p>

La herramienta fue descrita en un estudio<\/a> publicado en The Lancet Digital Health titulado: \u201cIndividualizaci\u00f3n de la reducci\u00f3n intensiva de la presi\u00f3n arterial sist\u00f3lica en la hipertensi\u00f3n mediante feno mapas de ensayos computacionales y aprendizaje autom\u00e1tico: un an\u00e1lisis a posteriori de ensayos cl\u00ednicos aleatorizados\u201d.<\/p>

El objetivo del estudio fue evaluar el modelo de aprendizaje autom\u00e1tico en ensayos cl\u00ednicos de pacientes con y sin diabetes tipo 2 para definir el beneficio cardiovascular personalizado del control intensivo de la presi\u00f3n arterial sist\u00f3lica.<\/p>

Los autores recopilaron datos de dos ensayos cl\u00ednicos aleatorios: PRINT (Estudio de intervenci\u00f3n de presi\u00f3n arterial sist\u00f3lica, en ingl\u00e9s) y ACCORD BP (Acci\u00f3n para controlar el riesgo cardiovascular en la presi\u00f3n arterial diab\u00e9tica, en ingl\u00e9s), los cuales incluyen a 9 mil 361 participantes 4 mil 733, respectivamente.<\/p>

Los investigadores identificaron 59 variables diferentes que incluyen la funci\u00f3n renal, el tabaquismo y el uso de estatinas o aspirinas, que fueron clave para desarrollar el algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico, el cual fue llamado PRECISION (PREssure \u200b\u200bControl In HypertenSION).<\/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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De esta forma, PRECISION pudo definir a los pacientes con diabetes que se beneficiaron del manejo agresivo de la presi\u00f3n arterial, a comparaci\u00f3n de aquellos con un tratamiento est\u00e1ndar. Asimismo, proporcion\u00f3 informaci\u00f3n confiable y pr\u00e1ctica sobre los efectos del tratamiento intensivo.<\/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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\u201cAqu\u00ed, utilizamos el aprendizaje autom\u00e1tico para mejorar la inferencia de dos ensayos cl\u00ednicos hist\u00f3ricos en la evaluaci\u00f3n de un beneficio cardiovascular personalizado del control intensivo de la presi\u00f3n arterial. El hallazgo clave es que el perfil de beneficios derivado de los pacientes sin diabetes parece definir a aquellos con diabetes que se benefician de una estrategia de tratamiento de este tipo\u201d, explic\u00f3 el Dr. Rohan Khera, autor principal del estudio y director del Laboratorio de Ciencia de Datos Cardiovasculares (CarDS).<\/p>

Asimismo, destac\u00f3 el potencial de este enfoque para conocer m\u00e1s acerca de los efectos de los tratamientos personalizados en pacientes.<\/p>

La investigaci\u00f3n fue fondeada por el Instituto Nacional del Coraz\u00f3n, los Pulmones y la Sangre de los Institutos Nacionales de Salud de Estados Unidos (NIH).<\/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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YALE MEDICINE<\/strong><\/p>

https:\/\/medicine.yale.edu\/bbs\/news-article\/a-machine-learning-guided-approach-for-personalized-blood-pressure-management\/<\/a><\/p>

THE LANCET <\/strong><\/p>

https:\/\/www.thelancet.com\/journals\/landig\/article\/PIIS2589-7500(22)00170-4\/fulltext<\/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":"

La hipertensi\u00f3n arterial sist\u00e9mica es una de las principales causas de enfermedades cardiacas y mortalidad prematura a nivel mundial. Investigadores de Yale University desarrollaron una herramienta de aprendizaje autom\u00e1tico que permite la personalizaci\u00f3n del tratamiento de la presi\u00f3n arterial sist\u00e9mica, en pacientes con o sin diabetes. El modelo permite la mejora de la toma de decisiones cl\u00ednicas a trav\u00e9s de un enfoque basado en datos. La herramienta fue descrita en un estudio publicado en The Lancet Digital Health titulado: \u201cIndividualizaci\u00f3n de la reducci\u00f3n intensiva de la presi\u00f3n arterial sist\u00f3lica en la hipertensi\u00f3n mediante feno mapas de ensayos computacionales y aprendizaje autom\u00e1tico: un an\u00e1lisis a posteriori de ensayos cl\u00ednicos aleatorizados\u201d. El objetivo del estudio fue evaluar el modelo de aprendizaje autom\u00e1tico en ensayos cl\u00ednicos de pacientes con y sin diabetes tipo 2 para definir el beneficio cardiovascular personalizado del control intensivo de la presi\u00f3n arterial sist\u00f3lica. Los autores recopilaron datos de dos ensayos cl\u00ednicos aleatorios: PRINT (Estudio de intervenci\u00f3n de presi\u00f3n arterial sist\u00f3lica, en ingl\u00e9s) y ACCORD BP (Acci\u00f3n para controlar el riesgo cardiovascular en la presi\u00f3n arterial diab\u00e9tica, en ingl\u00e9s), los cuales incluyen a 9 mil 361 participantes 4 mil 733, respectivamente. Los investigadores identificaron 59 variables diferentes que incluyen la funci\u00f3n renal, el tabaquismo y el uso de estatinas o aspirinas, que fueron clave para desarrollar el algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico, el cual fue llamado PRECISION (PREssure \u200b\u200bControl In HypertenSION). De esta forma, PRECISION pudo definir a los pacientes con diabetes que se beneficiaron del manejo agresivo de la presi\u00f3n arterial, a comparaci\u00f3n de aquellos con un tratamiento est\u00e1ndar. Asimismo, proporcion\u00f3 informaci\u00f3n confiable y pr\u00e1ctica sobre los efectos del tratamiento intensivo. \u201cAqu\u00ed, utilizamos el aprendizaje autom\u00e1tico para mejorar la inferencia de dos ensayos cl\u00ednicos hist\u00f3ricos en la evaluaci\u00f3n de un beneficio cardiovascular personalizado del control intensivo de la presi\u00f3n arterial. El hallazgo clave es que el perfil de beneficios derivado de los pacientes sin diabetes parece definir a aquellos con diabetes que se benefician de una estrategia de tratamiento de este tipo\u201d, explic\u00f3 el Dr. Rohan Khera, autor principal del estudio y director del Laboratorio de Ciencia de Datos Cardiovasculares (CarDS). Asimismo, destac\u00f3 el potencial de este enfoque para conocer m\u00e1s acerca de los efectos de los tratamientos personalizados en pacientes. La investigaci\u00f3n fue fondeada por el Instituto Nacional del Coraz\u00f3n, los Pulmones y la Sangre de los Institutos Nacionales de Salud de Estados Unidos (NIH). BIBLIOGRAF\u00cdA YALE MEDICINE https:\/\/medicine.yale.edu\/bbs\/news-article\/a-machine-learning-guided-approach-for-personalized-blood-pressure-management\/ THE LANCET https:\/\/www.thelancet.com\/journals\/landig\/article\/PIIS2589-7500(22)00170-4\/fulltext<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":34173,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[156,3400,160],"tags":[145],"class_list":["post-34172","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-big-data","category-diagnostico","category-noticias","tag-noticias"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/34172","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=34172"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/34172\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/34173"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=34172"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=34172"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=34172"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}