{"id":35511,"date":"2022-12-06T09:09:43","date_gmt":"2022-12-06T15:09:43","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=35511"},"modified":"2025-10-20T00:15:51","modified_gmt":"2025-10-20T06:15:51","slug":"modelo-de-ia-predice-riesgo-de-enfermedades-cardiacas-a-traves-de-rayos-x","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/modelo-de-ia-predice-riesgo-de-enfermedades-cardiacas-a-traves-de-rayos-x\/","title":{"rendered":"Modelo de IA predice riesgo de enfermedades cardiacas a trav\u00e9s de rayos X"},"content":{"rendered":"
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En la reuni\u00f3n anual de la Radiological Society of North America (RSNA) fue presentado un modelo de aprendizaje profundo que, a trav\u00e9s de una sola radiograf\u00eda de t\u00f3rax es capaz de predecir el riesgo de muerte a diez a\u00f1os por un ataque card\u00edaco o derrame cerebral.<\/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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El aprendizaje profundo es un tipo de Inteligencia Artificial (IA) capaz de ser entrenado para analizar im\u00e1genes m\u00e9dicas e identificar patrones espec\u00edficos asociados con enfermedades. En este caso investigadores del Massachusetts General Hospital y del Brigham and Women’s Hospital, desarrollaron un modelo que utiliza una sola radiograf\u00eda de t\u00f3rax para predecir el riesgo de muerte a diez a\u00f1os por un ataque al coraz\u00f3n o un derrame cerebral, derivado de la enfermedad cardiovascular ateroscler\u00f3tica. Los resultados del estudio fueron presentados en la reuni\u00f3n anual de la RSNA. Para entrenar el modelo, fueron utilizadas 147,497 radiograf\u00edas de t\u00f3rax de 40,643 participantes.<\/p>

“Nuestro modelo de aprendizaje profundo ofrece una soluci\u00f3n potencial para la detecci\u00f3n oportunista basada en la poblaci\u00f3n del riesgo de enfermedad cardiovascular utilizando im\u00e1genes de rayos X de t\u00f3rax existentes”, dijo el autor principal del estudio, el Dr. Jakob Weiss, radi\u00f3logo del Massachusetts General Hospital y tambi\u00e9n afiliado al programa AI in Medicine en el Brigham and Women’s Hospital.<\/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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Este modelo puede utilizarse como una evaluaci\u00f3n para identificar a pacientes que se beneficiar\u00edan de tratamientos basados en medicaci\u00f3n con estatinas. Las gu\u00edas m\u00e9dicas recomiendan estimar el riesgo de eventos cardiovasculares adversos mayores a diez a\u00f1os y as\u00ed establecer qui\u00e9n debe recibir medicaci\u00f3n con estatinas para la prevenci\u00f3n primaria.<\/p>

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El riesgo de enfermedad cardiovascular ateroscler\u00f3tica, se calcula a trav\u00e9s de variables como sexo, edad, etnia, presi\u00f3n arterial, tabaquismo, diabetes tipo 2, an\u00e1lisis de sangre y tratamientos contra la hipertensi\u00f3n. Y la medicaci\u00f3n con estatinas se recomienda para pacientes con un riesgo a diez a\u00f1os de 7,5% o superior.<\/p>

Al necesitar diversos estudios para calcular las variables este modelo de evaluaci\u00f3n de riesgo puede no resultar \u00fatil en todas las poblaciones, por lo que el modelo de IA y aprendizaje autom\u00e1tico desarrollado por los investigadores podr\u00eda acelerar el proceso de evaluaci\u00f3n e identificar con mayor rapidez a personas con alto riesgo de enfermedad cardiovascular ateroscler\u00f3tica.<\/p>

Adem\u00e1s, el modelo fue validado utilizando una segunda cohorte independiente de 11, 430 pacientes ambulatorios que se sometieron a una radiograf\u00eda de t\u00f3rax y eran potencialmente elegibles a terapia con estatinas.<\/p>

\u201cLa belleza de este enfoque es que solo necesita una radiograf\u00eda, que se adquiere millones de veces al d\u00eda en todo el mundo. Basado en una sola imagen de rayos X de t\u00f3rax existente, nuestro modelo de aprendizaje profundo predice futuros eventos cardiovasculares adversos importantes con un rendimiento similar y un valor incremental al est\u00e1ndar cl\u00ednico establecido”, explic\u00f3 el Dr. Weiss.<\/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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RSNA<\/strong><\/p>

https:\/\/press.rsna.org\/timssnet\/media\/pressreleases\/14_pr_target.cfm?ID=2388<\/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":"

En la reuni\u00f3n anual de la Radiological Society of North America (RSNA) fue presentado un modelo de aprendizaje profundo que, a trav\u00e9s de una sola radiograf\u00eda de t\u00f3rax es capaz de predecir el riesgo de muerte a diez a\u00f1os por un ataque card\u00edaco o derrame cerebral. El aprendizaje profundo es un tipo de Inteligencia Artificial (IA) capaz de ser entrenado para analizar im\u00e1genes m\u00e9dicas e identificar patrones espec\u00edficos asociados con enfermedades. En este caso investigadores del Massachusetts General Hospital y del Brigham and Women’s Hospital, desarrollaron un modelo que utiliza una sola radiograf\u00eda de t\u00f3rax para predecir el riesgo de muerte a diez a\u00f1os por un ataque al coraz\u00f3n o un derrame cerebral, derivado de la enfermedad cardiovascular ateroscler\u00f3tica. Los resultados del estudio fueron presentados en la reuni\u00f3n anual de la RSNA. Para entrenar el modelo, fueron utilizadas 147,497 radiograf\u00edas de t\u00f3rax de 40,643 participantes. “Nuestro modelo de aprendizaje profundo ofrece una soluci\u00f3n potencial para la detecci\u00f3n oportunista basada en la poblaci\u00f3n del riesgo de enfermedad cardiovascular utilizando im\u00e1genes de rayos X de t\u00f3rax existentes”, dijo el autor principal del estudio, el Dr. Jakob Weiss, radi\u00f3logo del Massachusetts General Hospital y tambi\u00e9n afiliado al programa AI in Medicine en el Brigham and Women’s Hospital. Este modelo puede utilizarse como una evaluaci\u00f3n para identificar a pacientes que se beneficiar\u00edan de tratamientos basados en medicaci\u00f3n con estatinas. Las gu\u00edas m\u00e9dicas recomiendan estimar el riesgo de eventos cardiovasculares adversos mayores a diez a\u00f1os y as\u00ed establecer qui\u00e9n debe recibir medicaci\u00f3n con estatinas para la prevenci\u00f3n primaria. El riesgo de enfermedad cardiovascular ateroscler\u00f3tica, se calcula a trav\u00e9s de variables como sexo, edad, etnia, presi\u00f3n arterial, tabaquismo, diabetes tipo 2, an\u00e1lisis de sangre y tratamientos contra la hipertensi\u00f3n. Y la medicaci\u00f3n con estatinas se recomienda para pacientes con un riesgo a diez a\u00f1os de 7,5% o superior. Al necesitar diversos estudios para calcular las variables este modelo de evaluaci\u00f3n de riesgo puede no resultar \u00fatil en todas las poblaciones, por lo que el modelo de IA y aprendizaje autom\u00e1tico desarrollado por los investigadores podr\u00eda acelerar el proceso de evaluaci\u00f3n e identificar con mayor rapidez a personas con alto riesgo de enfermedad cardiovascular ateroscler\u00f3tica. Adem\u00e1s, el modelo fue validado utilizando una segunda cohorte independiente de 11, 430 pacientes ambulatorios que se sometieron a una radiograf\u00eda de t\u00f3rax y eran potencialmente elegibles a terapia con estatinas. \u201cLa belleza de este enfoque es que solo necesita una radiograf\u00eda, que se adquiere millones de veces al d\u00eda en todo el mundo. Basado en una sola imagen de rayos X de t\u00f3rax existente, nuestro modelo de aprendizaje profundo predice futuros eventos cardiovasculares adversos importantes con un rendimiento similar y un valor incremental al est\u00e1ndar cl\u00ednico establecido”, explic\u00f3 el Dr. Weiss. BIBLIOGRAF\u00cdA RSNA https:\/\/press.rsna.org\/timssnet\/media\/pressreleases\/14_pr_target.cfm?ID=2388<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":35513,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[156,160],"tags":[145],"class_list":["post-35511","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\/35511","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=35511"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/35511\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/35513"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=35511"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=35511"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=35511"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}