{"id":43334,"date":"2023-12-21T11:43:42","date_gmt":"2023-12-21T17:43:42","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=43334"},"modified":"2025-10-18T23:59:42","modified_gmt":"2025-10-19T05:59:42","slug":"nueva-herramienta-de-ia-predice-la-mortalidad-luego-de-cirugias-o-procedimientos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/nueva-herramienta-de-ia-predice-la-mortalidad-luego-de-cirugias-o-procedimientos\/","title":{"rendered":"Nueva herramienta de IA predice la mortalidad luego de cirug\u00edas o procedimientos"},"content":{"rendered":"
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Investigadores desarrollaron un algoritmo que utiliza informaci\u00f3n de electrocardiogramas para determinar el riesgo de mortalidad de los pacientes despu\u00e9s de intervenciones, para que reciban el tratamiento adecuado.<\/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 del Smart Heart Institute en Cedars-Sinai, en colaboraci\u00f3n con colegas de Columbia y Stanford, desarrollaron una herramienta de inteligencia artificial (IA) para predecir con precisi\u00f3n los resultados de pacientes despu\u00e9s de cirug\u00edas y procedimientos m\u00e9dicos.<\/p>

En el study<\/span><\/a> publicado por los investigadores en The Lancet Digital Health<\/i>, explican que, las evaluaciones de riesgo preoperatorias utilizadas actualmente en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica suelen ser insuficientes para identificar el riesgo de moralidad postoperatoria. En este sentido el deep learning<\/i> o aprendizaje profundo combinado con una t\u00e9cnica de an\u00e1lisis de electrocardiograf\u00eda es capaz de identificar marcadores de riesgo escondidos, \u00fatiles para pronosticar la mortalidad luego de una operaci\u00f3n.<\/p>

\u201cNuestro objetivo fue desarrollar un modelo de pron\u00f3stico que prediga con precisi\u00f3n la mortalidad posoperatoria en pacientes sometidos a procedimientos m\u00e9dicos y que hab\u00edan recibido pruebas de diagn\u00f3stico electrocardiogr\u00e1ficas preoperatorias\u201d, explicaron los autores.<\/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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Los participantes del estudio hab\u00edan sido sometidos a procedimientos quir\u00fargicos inclu\u00eda una cirug\u00eda a coraz\u00f3n abierto, otras cirug\u00edas mayores y procedimientos m\u00ednimamente invasivos que implicaron un cat\u00e9ter o un endoscopio.<\/p>

De esta forma, los investigadores entrenaron un modelo de IA en electrocardiogramas preoperatorios, lo que llev\u00f3 a descubrir un nuevo uso para esta prueba que tiene m\u00e1s de 130 a\u00f1os de antig\u00fcedad. \u201cEste es el primer algoritmo de IA basado en electrocardiograma que predice la mortalidad posoperatoria”, explic\u00f3 el Dr. David Ouyang, cardi\u00f3logo del Departamento de Cardiolog\u00eda del Smidt Heart Institute de Cedars-Sinai y autor del estudio.<\/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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\u201cAnteriormente, se han utilizado algoritmos para evaluar la mortalidad a largo plazo, as\u00ed como los estados de enfermedades individuales, pero determinar los resultados posquir\u00fargicos ayuda a informar la decisi\u00f3n real de realizar la cirug\u00eda\u201d, agreg\u00f3.<\/p>

De esta manera, los investigadores emparejaron los resultados de los electrocardiogramas de los pacientes previo a la cirug\u00eda o procedimiento con los resultados posteriores a la cirug\u00eda o procedimiento y solicitaron al algoritmo que encontrara asociaciones, patrones en las formas de onda del electrocardiograma. La mayor\u00eda de los pacientes fueron clasificados como de bajo riesgo, sin embargo, los pacientes que identific\u00f3 con un riesgo alto, ten\u00edan una probabilidad casi nueve veces mayor de mortalidad postoperatoria.<\/p>

\u201cTal como est\u00e1n las cosas ahora, los m\u00e9dicos s\u00f3lo tienen una capacidad modesta para predecir c\u00f3mo le ir\u00e1 a un paciente despu\u00e9s de la cirug\u00eda\u201d, explic\u00f3 el Dr. Ouyang. Adem\u00e1s explic\u00f3 que las herramientas actuales de predicci\u00f3n de riesgos cl\u00ednicos son insuficientes, por lo que la IA podr\u00eda utilizarse para determinar con mayor precisi\u00f3n qu\u00e9 pacientes deber\u00edan someterse a un procedimiento o cirug\u00eda y qu\u00e9 pacientes podr\u00edan estar demasiado graves para resistir una intervenci\u00f3n.<\/p>

\u201cUna mejor comprensi\u00f3n del riesgo, particularmente mediante el uso de una prueba de diagn\u00f3stico com\u00fanmente obtenida, puede informar decisiones m\u00e9dicas importantes\u201d, explic\u00f3 la Dra. Christine M. Albert presidenta del Departamento de Cardiolog\u00eda del Smidt Heart Institute.<\/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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NEWS WISE<\/b><\/p>

https:\/\/www.newswise.com\/articles\/new-artificial-intelligence-tool-predicts-mortality-after-surgeries-and-procedures<\/a><\/span><\/p>

THE LANCET<\/b><\/p>

https:\/\/www.thelancet.com\/journals\/landig\/article\/PIIS2589-7500(23)00220-0\/fulltext<\/a><\/span><\/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":"

Investigadores desarrollaron un algoritmo que utiliza informaci\u00f3n de electrocardiogramas para determinar el riesgo de mortalidad de los pacientes despu\u00e9s de intervenciones, para que reciban el tratamiento adecuado. Investigadores del Smart Heart Institute en Cedars-Sinai, en colaboraci\u00f3n con colegas de Columbia y Stanford, desarrollaron una herramienta de inteligencia artificial (IA) para predecir con precisi\u00f3n los resultados de pacientes despu\u00e9s de cirug\u00edas y procedimientos m\u00e9dicos. En el estudio publicado por los investigadores en The Lancet Digital Health, explican que, las evaluaciones de riesgo preoperatorias utilizadas actualmente en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica suelen ser insuficientes para identificar el riesgo de moralidad postoperatoria. En este sentido el deep learning o aprendizaje profundo combinado con una t\u00e9cnica de an\u00e1lisis de electrocardiograf\u00eda es capaz de identificar marcadores de riesgo escondidos, \u00fatiles para pronosticar la mortalidad luego de una operaci\u00f3n. \u201cNuestro objetivo fue desarrollar un modelo de pron\u00f3stico que prediga con precisi\u00f3n la mortalidad posoperatoria en pacientes sometidos a procedimientos m\u00e9dicos y que hab\u00edan recibido pruebas de diagn\u00f3stico electrocardiogr\u00e1ficas preoperatorias\u201d, explicaron los autores. Los participantes del estudio hab\u00edan sido sometidos a procedimientos quir\u00fargicos inclu\u00eda una cirug\u00eda a coraz\u00f3n abierto, otras cirug\u00edas mayores y procedimientos m\u00ednimamente invasivos que implicaron un cat\u00e9ter o un endoscopio. De esta forma, los investigadores entrenaron un modelo de IA en electrocardiogramas preoperatorios, lo que llev\u00f3 a descubrir un nuevo uso para esta prueba que tiene m\u00e1s de 130 a\u00f1os de antig\u00fcedad. \u201cEste es el primer algoritmo de IA basado en electrocardiograma que predice la mortalidad posoperatoria”, explic\u00f3 el Dr. David Ouyang, cardi\u00f3logo del Departamento de Cardiolog\u00eda del Smidt Heart Institute de Cedars-Sinai y autor del estudio. \u201cAnteriormente, se han utilizado algoritmos para evaluar la mortalidad a largo plazo, as\u00ed como los estados de enfermedades individuales, pero determinar los resultados posquir\u00fargicos ayuda a informar la decisi\u00f3n real de realizar la cirug\u00eda\u201d, agreg\u00f3. De esta manera, los investigadores emparejaron los resultados de los electrocardiogramas de los pacientes previo a la cirug\u00eda o procedimiento con los resultados posteriores a la cirug\u00eda o procedimiento y solicitaron al algoritmo que encontrara asociaciones, patrones en las formas de onda del electrocardiograma. La mayor\u00eda de los pacientes fueron clasificados como de bajo riesgo, sin embargo, los pacientes que identific\u00f3 con un riesgo alto, ten\u00edan una probabilidad casi nueve veces mayor de mortalidad postoperatoria. \u201cTal como est\u00e1n las cosas ahora, los m\u00e9dicos s\u00f3lo tienen una capacidad modesta para predecir c\u00f3mo le ir\u00e1 a un paciente despu\u00e9s de la cirug\u00eda\u201d, explic\u00f3 el Dr. Ouyang. Adem\u00e1s explic\u00f3 que las herramientas actuales de predicci\u00f3n de riesgos cl\u00ednicos son insuficientes, por lo que la IA podr\u00eda utilizarse para determinar con mayor precisi\u00f3n qu\u00e9 pacientes deber\u00edan someterse a un procedimiento o cirug\u00eda y qu\u00e9 pacientes podr\u00edan estar demasiado graves para resistir una intervenci\u00f3n. \u201cUna mejor comprensi\u00f3n del riesgo, particularmente mediante el uso de una prueba de diagn\u00f3stico com\u00fanmente obtenida, puede informar decisiones m\u00e9dicas importantes\u201d, explic\u00f3 la Dra. Christine M. Albert presidenta del Departamento de Cardiolog\u00eda del Smidt Heart Institute. BIBLIOGRAF\u00cdA NEWS WISE https:\/\/www.newswise.com\/articles\/new-artificial-intelligence-tool-predicts-mortality-after-surgeries-and-procedures THE LANCET https:\/\/www.thelancet.com\/journals\/landig\/article\/PIIS2589-7500(23)00220-0\/fulltext<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":43335,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[156,160],"tags":[145],"class_list":["post-43334","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\/43334","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=43334"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/43334\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/43335"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=43334"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=43334"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=43334"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}