Categoría: Estudios y proyectos

El machine learning mejora la definición de riesgo cardiovascular para los jóvenes asintomáticos

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El Servicio de Cardiología del Hospital Universitario Son Espases y el Instituto de Investigación Sanitaria Illes Balears (IdISBa) han participado en la publicación de un artículo sobre cómo el machine learning mejora la definición de riesgo cardiovascular para los jóvenes asintomáticos. También han participado diferentes centros españoles.

Xavier Rosselló, cardiólogo del Hospital Universitario Son Espases e investigador del grupo de Fisiopatologia i terapèutica cardiovascular del IdISBa, ha participado en la publicación del artículo con el título "Machine Learning Improves Cardiovascular Risk Definition for Young, Asymptomatic Individuals" en la revista Journal of the American College of Cardiology.

Las directrices para la práctica clínica recomiendan la evaluación de la ateroesclerosis subclínica mediante técnicas de imagen en personas con riesgo cardiovascular ateroesclerótico intermedio, de acuerdo con las herramientas estándar de predicción de riesgos.

El propósito de este estudio fue desarrollar un modelo de machine learning basado en variables rutinarias, cuantitativas y fácilmente medibles para predecir la presencia y la extensión de la aterosclerosis subclínica en individuos jóvenes y asintomáticos. El riesgo de padecer aterosclerosis subclínica estimado por este modelo podría utilizarse para perfeccionar la estimación del riesgo y optimizar el uso de las imágenes para la evaluación del riesgo cardiovascular.

Referencia del artículo
Sánchez-Cabo F, Rossello X, Fuster V, Benito F, Manzano JP, Silla JC, et al. Machine Learning Improves Cardiovascular Risk Definition for Young, Asymptomatic Individuals. J Am Col Cardiol. 2020;76(14):1674-85. doi: 10.1016/j.jacc.2020.08.017. PubMed PMID: 33004133.

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[Fuente: Bibliosalut]

[Foto: Infosalut / Parella passejant pel carrer / CC BY-NC-SA 4.0]