{"id":54585,"date":"2025-05-12T09:34:37","date_gmt":"2025-05-12T15:34:37","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=54585"},"modified":"2025-05-12T09:38:45","modified_gmt":"2025-05-12T15:38:45","slug":"algoritmo-de-ia-ayuda-a-identificar-pacientes-con-riesgo-cardiaco","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/algoritmo-de-ia-ayuda-a-identificar-pacientes-con-riesgo-cardiaco\/","title":{"rendered":"Algoritmo de IA ayuda a identificar pacientes con riesgo card\u00edaco"},"content":{"rendered":"
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Una nueva investigaci\u00f3n muestra la capacidad de un algoritmo de IA para identificar pacientes con riesgo card\u00edaco, diagnosticarlos y agilizar su atenci\u00f3n hospitalaria.<\/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 Mount Sinai probaron un algoritmo llamado Viz HCM, que es utilizado para la detecci\u00f3n de miocardiopat\u00eda hipertr\u00f3fica, para mejorar el diagn\u00f3stico de esta enfermedad y conocer el riesgo individual de cada paciente. La miocardiopat\u00eda hipertr\u00f3fica afecta a una de cada 200 personas en todo el mundo y es una de las principales causas de trasplante card\u00edaco. Adem\u00e1s, una gran parte de los pacientes desconocen que viven con esta afecci\u00f3n hasta que presentan s\u00edntomas evidentes, cuando la enfermedad puede estar en una etapa avanzada.<\/p>

Por su parte, Viz HCM, es un algoritmo aprobado por la Administraci\u00f3n de Alimentos y Medicamentos (FDA, en ingl\u00e9s) utilizado para la detecci\u00f3n de miocardiopat\u00eda hipertr\u00f3fica. Sin embargo, los investigadores de Mount Sinai, calibraron este algoritmo de inteligencia artificial (IA) para detectar de manera m\u00e1s r\u00e1pida y espec\u00edfica a los pacientes con esta afecci\u00f3n y marcarlos como de alto riesgo.<\/p>

The study published in NEJM AI<\/em> asigna probabilidades num\u00e9ricas a los resultados del algoritmo. Es decir, Viz HCM puede marcar como “sospechosos” o como de “alto riesgo” a los pacientes, mientras que el algoritmo modificado permite mayores interceptaciones como porcentajes de probabilidades de que los pacientes tengan miocardiopat\u00eda hipertr\u00f3fica.<\/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 enfoque apoyado en el deep learning ser\u00eda clave para que los pacientes reciban tratamiento para prevenir complicaciones como la muerte card\u00edaca s\u00fabita derivada de la miocardiopat\u00eda hipertr\u00f3fica.<\/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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Asimismo, este hallazgo favorece la optimizaci\u00f3n de los flujos de trabajo cl\u00ednicos al garantizar que los pacientes con mayor riesgo sean identificados desde el principio y que reciban mejor atenci\u00f3n. Sin embargo, a\u00fan es necesario si esta calibraci\u00f3n a nivel local puede aplicarse universalmente a diferentes entornos.<\/p>

Los especialistas de Mount Sinai aplicaron el algoritmo Viz HCM a casi 71,000 pacientes que se sometieron a un electrocardiograma entre marzo de 2023 y enero de 2024. El algoritmo detect\u00f3 1,522 pacientes con una alerta positiva de miocardiopat\u00eda. Sin embargo posteriormente aplicaron el modelo calibrado y descubrieron que\u00a0 proporcion\u00f3 una estimaci\u00f3n precisa de la probabilidad de que un paciente padeciera miocardiopat\u00eda hipertr\u00f3fica.<\/p>

\u201cEste estudio proporciona un nivel de detalle muy necesario para ayudar a replantear c\u00f3mo realizamos el triaje, estratificamos el riesgo y asesoramos a los pacientes. En la era de la inteligencia aumentada, debemos crecer para incorporar una nueva sofisticaci\u00f3n en nuestro enfoque de la atenci\u00f3n al paciente\u201d, \u00a0expres\u00f3 el coautor principal, el Dr. Vivek Reddy- \u201cUtilizando la miocardiopat\u00eda hipertr\u00f3fica como caso pr\u00e1ctico ilustrativo, demostramos c\u00f3mo podemos implementar pragm\u00e1ticamente herramientas novedosas incluso en el contexto de enfermedades menos comunes mediante la clasificaci\u00f3n de IA para el triaje de pacientes\u201d, agreg\u00f3.<\/p>

El siguiente paso para los investigadores es calibrar el modelo para otros sistemas de salud en Estados Unidos y realizar estudios que muestren su eficacia.<\/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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MOUNT SINAI<\/strong><\/p>

https:\/\/www.mountsinai.org\/about\/newsroom\/2025\/ai-algorithm-can-help-identify-high-risk-heart-patients-to-quickly-diagnose-expedite-and-improve-care<\/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":"

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