Algoritmo de Aprendizaje Automático #AGI salva, vidas:
𝑈𝑛𝑎 𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎 𝑟𝑎́𝑝𝑖𝑑𝑎 𝑦 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑎 𝑑𝑒 𝑑𝑖𝑎𝑔𝑛𝑜𝑠𝑡𝑖𝑐𝑎𝑟 𝑎𝑡𝑎𝑞𝑢𝑒𝑠 𝑎𝑙 𝑐𝑜𝑟𝑎𝑧𝑜́𝑛
Investigadores del Reino Unido han utilizado la inteligencia artificial para desarrollar una forma rápida y precisa de diagnosticar ataques al corazón.
Los síntomas de un ataque al corazón a veces se confunden con otras afecciones no relacionadas con el corazón, por lo que el diagnóstico puede ser difícil.
Este algoritmo de aprendizaje automático, llamado CoDE-ACS, utiliza datos del paciente, como edad, género, resultados de electrocardiogramas e historia médica, junto con niveles de una proteína llamada troponina, para calcular la probabilidad de un ataque al corazón.
El algoritmo ha demostrado una precisión del 99,6% y puede descartar un ataque al corazón en más pacientes que los métodos actuales.
Esto podría ayudar a los médicos a diagnosticar más rápidamente y proporcionar un tratamiento más eficiente y efectivo.
Los investigadores afirman que su algoritmo CoDE-ACS podría evitar ingresos hospitalarios innecesarios en pacientes poco propensos a sufrir un ataque al corazón o con riesgo de sufrir daño o muerte en el músculo cardíaco después de un ataque.
Esto permitiría un tratamiento de emergencia más eficiente y efectivo, identificando qué pacientes pueden regresar a casa de manera segura y cuáles necesitan permanecer para realizar más pruebas.
«Para los pacientes con dolor agudo en el pecho debido a un ataque al corazón, el diagnóstico y el tratamiento tempranos salvan vidas», dijo Nicholas Mills, autor principal del estudio.
Desafortunadamente, muchas condiciones causan estos síntomas comunes y el diagnóstico no siempre es sencillo. Aprovechar los datos y la inteligencia artificial para respaldar las decisiones clínicas tiene un enorme potencial para mejorar la atención médica de los pacientes y la eficiencia en nuestros concurridos servicios de urgencias.
CoDE-ACS se encuentra actualmente en fase de prueba en Escocia para determinar si puede aliviar la presión en los servicios de urgencias abarrotados.
Sobre el Autor.
Linkedid: Pepe Villar.
Web: BBS4AI.
El estudio fue publicado en la revista Nature Medicine.
Fuente: British Heart Foundation
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