{"id":57375,"date":"2025-06-25T11:04:35","date_gmt":"2025-06-25T17:04:35","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=57375"},"modified":"2025-06-25T11:54:27","modified_gmt":"2025-06-25T17:54:27","slug":"desarrollan-red-neuronal-para-predecir-riesgo-de-muerte-en-pacientes-con-enfermedad-coronaria","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/noticias\/desarrollan-red-neuronal-para-predecir-riesgo-de-muerte-en-pacientes-con-enfermedad-coronaria\/","title":{"rendered":"Desarrollan red neuronal para predecir riesgo de muerte en pacientes con enfermedad coronaria"},"content":{"rendered":"
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El modelo CAD-SS combina inteligencia artificial e interpretabilidad cl\u00ednica para identificar a pacientes de alto riesgo con mayor precisi\u00f3n y rapidez.<\/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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Un equipo interdisciplinario liderado por investigadores de la Universidad\u00a0 de Florida propuso un modelo de inteligencia artificial (IA) para la predicci\u00f3n a largo plazo de la mortalidad en pacientes con enfermedad arterial coronaria (CAD, en ingl\u00e9s). El estudio publicado en Journal of Biomedical Informatics<\/em><\/a> detalla c\u00f3mo CAD-SS, un modelo basado en redes neuronales gr\u00e1ficas (GNN, en ingl\u00e9s) tiene la capacidad de ofrecer predicciones precisas y comprensibles.<\/p>

A diferencia de los m\u00e9todos tradicionales que dependen de factores de riesgo establecidos, como la presi\u00f3n arterial o el colesterol, CAD-SS incorpora variables causales y demogr\u00e1ficas seleccionadas mediante un enfoque estad\u00edstico h\u00edbrido<\/strong>. Primero, se aplica regresi\u00f3n log\u00edstica para identificar variables significativas, y luego se utiliza emparejamiento por puntuaci\u00f3n de propensi\u00f3n o propensity score matching<\/em> para determinar aquellas con posibles efectos causales en la mortalidad.<\/p>

Con esta informaci\u00f3n, los pacientes se representan como nodos en un gr\u00e1fico, y las conexiones se establecen entre quienes comparten caracter\u00edsticas similares. Sobre este grafo, los investigadores dise\u00f1aron dos tipos de redes neuronales: una red convolucional<\/a> gr\u00e1fica (GCN, en ingl\u00e9s) de cinco capas y una red de atenci\u00f3n de gr\u00e1fico (GAT), ambas ligeras y con capacidad de interpretaci\u00f3n mediante la herramienta GNNExplainer.<\/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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\u201cNuestro marco propuesto ofrece la opci\u00f3n de identificar caracter\u00edsticas causales e incluirlas en el marco de predicci\u00f3n basado en IA\u201d afirmpo el Dr. Md Mahmudul Hasan. \u201cNuestra red neuronal gr\u00e1fica tambi\u00e9n puede extraer datos de pacientes vecinos, lo que resulta \u00fatil para comprender c\u00f3mo las caracter\u00edsticas demogr\u00e1ficas y cl\u00ednicas influyen colectivamente en el riesgo de un paciente. Tambi\u00e9n propusimos una herramienta explicativa que puede ayudar a los m\u00e9dicos a identificar los factores m\u00e1s importantes e influyentes que ponen en riesgo a un paciente\u201d.<\/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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En t\u00e9rminos de rendimiento, el modelo GCN logr\u00f3 una sensibilidad o recall<\/em> del 93.02%<\/strong> y un valor predictivo negativo del 89.42%<\/strong>, superando a otros algoritmos de machine learning probados. Esto implica que CAD-SS puede detectar con mayor precisi\u00f3n a los pacientes con alto riesgo de fallecer por enfermedad coronaria.<\/p>

El Dr. Hassan afirma que este modelo puede mejorar la toma de decisiones cl\u00ednicas, adem\u00e1s explica que los m\u00e9dicos pueden identificar y estratificar a los pacientes en funci\u00f3n de su riesgo, dando prioridad a los que necesitan cuidados inmediatos o intensivos. \u201cAl identificar las caracter\u00edsticas causales, nuestro modelo ayuda a los m\u00e9dicos a orientar y personalizar sus intervenciones, hacer mejor uso de los limitados recursos sanitarios y agilizar el flujo de trabajo cl\u00ednico\u201d.<\/p>

Gracias a su dise\u00f1o eficiente, interpretable y basado en datos causales, adem\u00e1s de su dise\u00f1o interdisciplinario, CAD-SS representa un avance prometedor en la medicina personalizada para enfermedades cardiovasculares. \u201cLa combinaci\u00f3n de los conocimientos complementarios de mis colegas ha facilitado la resoluci\u00f3n innovadora de problemas, garantizando que nuestro modelo y nuestros sistemas de apoyo sean a la vez cient\u00edficamente avanzados y cl\u00ednicamente pertinentes\u201d, concluy\u00f3 el Dr. Hassan.<\/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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SCIENCE DIRECT<\/strong><\/p>

https:\/\/www.sciencedirect.com\/science\/article\/abs\/pii\/S1532046425000759<\/a><\/p>

UF HEALTH<\/strong><\/p>

https:\/\/ufhealth.org\/news\/2025\/uf-health-researchers-propose-ai-model-to-predict-mortality-in-coronary-artery-disease-patients<\/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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