{"id":57740,"date":"2025-07-11T09:30:30","date_gmt":"2025-07-11T15:30:30","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=57740"},"modified":"2025-07-11T09:34:36","modified_gmt":"2025-07-11T15:34:36","slug":"una-nueva-herramienta-de-ia-mejora-la-deteccion-de-riesgo-cardiovascular","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/una-nueva-herramienta-de-ia-mejora-la-deteccion-de-riesgo-cardiovascular\/","title":{"rendered":"Una nueva herramienta de IA \u00a0mejora la detecci\u00f3n de riesgo cardiovascular"},"content":{"rendered":"
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El modelo TRisk, desarrollado por investigadores de la Universidad de Oxford, permite identificar con mayor precisi\u00f3n a las personas que realmente necesitan tratamiento preventivo contra enfermedades del coraz\u00f3n.<\/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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Las enfermedades cardiovasculares siguen siendo una de las principales causas de muerte en el mundo. Para prevenirlas, se suelen usar modelos estad\u00edsticos que estiman el riesgo que una persona tiene de sufrir un infarto o un derrame cerebral. Sin embargo, estos modelos suelen ser imprecisos y tienden a recomendar tratamiento a m\u00e1s personas de las que realmente lo necesitan. Ante este problema, un grupo de cient\u00edficos desarroll\u00f3 un modelo de inteligencia artificial (IA) llamado TRisk<\/strong>, que ha demostrado ser m\u00e1s preciso y eficiente. El estudio fue publicado en The Lancet Digital Health<\/em><\/a>.<\/p>

El modelo TRisk fue desarrollado por expertos de la Universidad de Oxford y utiliza un tipo de IA denominado \u201ctransformer\u201d, el mismo que se usa en grandes modelos de lenguaje como ChatGPT. Este sistema analiza grandes cantidades de datos de salud digitales, como diagn\u00f3sticos, medicamentos, an\u00e1lisis de laboratorio y procedimientos m\u00e9dicos, para predecir si una persona tiene alto riesgo de sufrir una enfermedad cardiovascular en los pr\u00f3ximos diez a\u00f1os.<\/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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Para probar la efectividad de TRisk, los investigadores analizaron los registros m\u00e9dicos de 3 millones de adultos de entre 25 y 84 a\u00f1os en Inglaterra entre 1998 y 2015. Compararon su desempe\u00f1o con el modelo tradicional QRISK3, que se usa ampliamente en Reino Unido para guiar decisiones sobre tratamientos preventivos, como el uso de medicamentos para bajar la presi\u00f3n o el colesterol.<\/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 resultados mostraron que TRisk identific\u00f3 con mayor precisi\u00f3n a las personas realmente en riesgo. A diferencia de los modelos tradicionales, que suelen clasificar como \u201cde alto riesgo\u201d a un gran n\u00famero de personas que no llegar\u00e1n a enfermar, TRisk logr\u00f3 reducir en un 20% a 35% la cantidad de personas recomendadas para tratamiento, sin aumentar los casos no detectados. En personas con diabetes, un grupo de alto riesgo donde normalmente se recomienda tratar a todos, TRisk logr\u00f3 reducir en una cuarta parte las recomendaciones de tratamiento, manteniendo una alta precisi\u00f3n.<\/p>

Adem\u00e1s, TRisk funcion\u00f3 bien en distintos grupos de edad, sexo y nivel socioecon\u00f3mico, lo que sugiere que puede ayudar a reducir desigualdades en la atenci\u00f3n m\u00e9dica, al tratarse de un modelo incluyente. Tambi\u00e9n demostr\u00f3 ser m\u00e1s flexible y menos dependiente de la edad que los modelos tradicionales, lo cual es importante, ya que el riesgo cardiovascular no solo depende de la edad.<\/p>

Este modelo podr\u00eda ser un paso importante hacia nuevos enfoques de medicina de precisi\u00f3n o medicina personalizada. Al mejorar la manera en que se identifica a quienes realmente necesitan tratamiento preventivo, se podr\u00edan evitar millones de recetas innecesarias y enfocar los recursos de salud a quienes m\u00e1s lo necesitan. No obstante, a pesar de sus prometedores resultados todav\u00eda es necesario validar este modelo en otros pa\u00edses y sistemas de salud. Si se implementa correctamente, TRisk podr\u00eda cambiar la forma en que se previenen las enfermedades card\u00edacas, beneficiando no solo a los pacientes y sus familias sino a los sistemas de salud en general.<\/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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THE LANCET<\/strong><\/p>

https:\/\/www.thelancet.com\/journals\/landig\/article\/PIIS2589-7500(25)00055-X\/fulltext<\/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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