{"id":44799,"date":"2024-04-25T09:53:03","date_gmt":"2024-04-25T15:53:03","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=44799"},"modified":"2025-10-18T21:41:02","modified_gmt":"2025-10-19T03:41:02","slug":"desarrollan-herramienta-de-ia-para-mejorar-atencion-de-insuficiencia-cardiaca","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/noticias\/desarrollan-herramienta-de-ia-para-mejorar-atencion-de-insuficiencia-cardiaca\/","title":{"rendered":"Desarrollan herramienta de IA para mejorar atenci\u00f3n de insuficiencia card\u00edaca"},"content":{"rendered":"
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Investigadores de la Universidad de Virginia desarrollaron y publicaron gratuitamente un modelo de IA y machine learning para mejorar el cuidado y la atenci\u00f3n de la insuficiencia card\u00edaca.<\/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 UVA Health de la Universidad de Virginia, desarrollaron un modelo de inteligencia artificial (IA), para mejorar el cuidado y la atenci\u00f3n en pacientes con insuficiencia card\u00edaca. Esta condici\u00f3n ocurre cuando el coraz\u00f3n no tiene la capacidad de bombear sangre suficiente, los s\u00edntomas m\u00e1s comunes incluyen fatiga, debilidad, piernas y pies hinchados.<\/p>

Esta nueva herramienta mejora las herramientas actuales de evaluaci\u00f3n de riesgo de insuficiencia card\u00edaca ya que aprovecha los beneficios del machine learning, y la IA para determinar los riesgos espec\u00edficos de cada paciente de desarrollar resultados desfavorables con esta enfermedad. Adem\u00e1s, esta herramienta de evaluaci\u00f3n de riesgos ha sido puesta a disposici\u00f3n del p\u00fablico y de manera gratuita para los m\u00e9dicos.<\/p>

\u201cLa insuficiencia card\u00edaca es una condici\u00f3n progresiva que afecta no s\u00f3lo la calidad de vida sino tambi\u00e9n la cantidad. No todos los pacientes con insuficiencia card\u00edaca son iguales. Cada paciente se encuentra en un espectro a lo largo del continuo de riesgo de sufrir resultados adversos\u201d, dijo la investigadora Sula Mazimba, experta en insuficiencia card\u00edaca. \u201cIdentificar el grado de riesgo de cada paciente promete ayudar a los m\u00e9dicos a adaptar las terapias para mejorar los resultados\u201d, agreg\u00f3.<\/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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El modelo denominado CARNA, desarrollado por investigadores de UVA Health, busca encontrar nuevas formas de mejorar la atenci\u00f3n a los pacientes con insuficiencia card\u00edaca y adem\u00e1s forma parte de un plan estrat\u00e9gico de diez a\u00f1os de la universidad.<\/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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El modelo fue desarrollado utilizando datos an\u00f3nimos extra\u00eddos de miles de pacientes inscritos en ensayos cl\u00ednicos de insuficiencia cardiaca. Posteriormente lo pusieron a prueba y descubrieron que logr\u00f3 superar a predictores existentes para determinar c\u00f3mo ser\u00edan los resultados de un amplio espectro de pacientes en \u00e1reas como: cirug\u00eda, trasplante de coraz\u00f3n, riesgo de rehospitalizaci\u00f3n y riesgo de muerte.<\/p>

\u201cEste modelo representa un gran avance porque ingiere conjuntos complejos de datos y puede tomar decisiones incluso entre factores faltantes y en conflicto\u201d, mencion\u00f3 la investigadora Josephine Lamp, del Departamento de Ciencias de la Computaci\u00f3n de la Facultad de Ingenier\u00eda de la UV. Adem\u00e1s, detall\u00f3 que el modelo presenta y resume de manera inteligente los factores de riesgo, lo cual permite reducir la carga de decisiones para que los m\u00e9dicos puedan actuar r\u00e1pidamente sobre el tratamiento de los pacientes.<\/p>

El modelo est\u00e1 disponible de manera gratuita en GitHub: https:\/\/github.com\/jozieLamp\/CARNA<\/span><\/a>. Asimismo, los resultados de la evaluaci\u00f3n de CARNA fueron publicados en el American Heart Journal<\/i><\/span><\/a>.<\/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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UVA HEALTH<\/b><\/p>

https:\/\/newsroom.uvahealth.com\/2024\/04\/15\/artificial-intelligence-tool-to-improve-heart-failure-care\/<\/a><\/span><\/p>

AMERICAN HEART JOURNAL<\/b><\/p>

http:\/\/dx.doi.org\/10.1016\/j.ahj.2024.02.001<\/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 de la Universidad de Virginia desarrollaron y publicaron gratuitamente un modelo de IA y machine learning para mejorar el cuidado y la atenci\u00f3n de la insuficiencia card\u00edaca. Investigadores de UVA Health de la Universidad de Virginia, desarrollaron un modelo de inteligencia artificial (IA), para mejorar el cuidado y la atenci\u00f3n en pacientes con insuficiencia card\u00edaca. Esta condici\u00f3n ocurre cuando el coraz\u00f3n no tiene la capacidad de bombear sangre suficiente, los s\u00edntomas m\u00e1s comunes incluyen fatiga, debilidad, piernas y pies hinchados. Esta nueva herramienta mejora las herramientas actuales de evaluaci\u00f3n de riesgo de insuficiencia card\u00edaca ya que aprovecha los beneficios del machine learning, y la IA para determinar los riesgos espec\u00edficos de cada paciente de desarrollar resultados desfavorables con esta enfermedad. Adem\u00e1s, esta herramienta de evaluaci\u00f3n de riesgos ha sido puesta a disposici\u00f3n del p\u00fablico y de manera gratuita para los m\u00e9dicos. \u201cLa insuficiencia card\u00edaca es una condici\u00f3n progresiva que afecta no s\u00f3lo la calidad de vida sino tambi\u00e9n la cantidad. No todos los pacientes con insuficiencia card\u00edaca son iguales. Cada paciente se encuentra en un espectro a lo largo del continuo de riesgo de sufrir resultados adversos\u201d, dijo la investigadora Sula Mazimba, experta en insuficiencia card\u00edaca. \u201cIdentificar el grado de riesgo de cada paciente promete ayudar a los m\u00e9dicos a adaptar las terapias para mejorar los resultados\u201d, agreg\u00f3. El modelo denominado CARNA, desarrollado por investigadores de UVA Health, busca encontrar nuevas formas de mejorar la atenci\u00f3n a los pacientes con insuficiencia card\u00edaca y adem\u00e1s forma parte de un plan estrat\u00e9gico de diez a\u00f1os de la universidad. El modelo fue desarrollado utilizando datos an\u00f3nimos extra\u00eddos de miles de pacientes inscritos en ensayos cl\u00ednicos de insuficiencia cardiaca. Posteriormente lo pusieron a prueba y descubrieron que logr\u00f3 superar a predictores existentes para determinar c\u00f3mo ser\u00edan los resultados de un amplio espectro de pacientes en \u00e1reas como: cirug\u00eda, trasplante de coraz\u00f3n, riesgo de rehospitalizaci\u00f3n y riesgo de muerte. \u201cEste modelo representa un gran avance porque ingiere conjuntos complejos de datos y puede tomar decisiones incluso entre factores faltantes y en conflicto\u201d, mencion\u00f3 la investigadora Josephine Lamp, del Departamento de Ciencias de la Computaci\u00f3n de la Facultad de Ingenier\u00eda de la UV. Adem\u00e1s, detall\u00f3 que el modelo presenta y resume de manera inteligente los factores de riesgo, lo cual permite reducir la carga de decisiones para que los m\u00e9dicos puedan actuar r\u00e1pidamente sobre el tratamiento de los pacientes. El modelo est\u00e1 disponible de manera gratuita en GitHub: https:\/\/github.com\/jozieLamp\/CARNA. Asimismo, los resultados de la evaluaci\u00f3n de CARNA fueron publicados en el American Heart Journal. BIBLIOGRAF\u00cdA UVA HEALTH https:\/\/newsroom.uvahealth.com\/2024\/04\/15\/artificial-intelligence-tool-to-improve-heart-failure-care\/ AMERICAN HEART JOURNAL http:\/\/dx.doi.org\/10.1016\/j.ahj.2024.02.001<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":44800,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[160,3396],"tags":[145],"class_list":["post-44799","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-noticias","category-uso-de-plataformas-digitales","tag-noticias"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/44799","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=44799"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/44799\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/44800"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=44799"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=44799"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=44799"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}