Aplicación del aprendizaje automático para la identificación de riesgo y diagnóstico de insuficiencia cardíaca

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.5377/alerta.v8i1.17760

Palabras clave:

Aprendizaje Automático, Insuficiencia Cardíaca, Técnicas de Imagen Cardíaca, Inteligencia Artificial, Aprendizaje Profundo

Resumen

La insuficiencia cardíaca congestiva se ha vuelto un problema de salud pública que aumenta cada año. La reducción del alto costo que esta conlleva se ve limitada por su desarrollo silente durante años antes del diagnóstico, especialmente en personas con alto riesgo cardiovascular y sin control de los factores de riesgo. Nuevos avances tecnológicos como la inteligencia artificial ofrecen soluciones a estas situaciones. Por tanto, en esta revisión narrativa se propone determinar la aplicación del aprendizaje automático para la identificación de riesgo y diagnóstico de insuficiencia cardíaca. La búsqueda se efectuó en inglés y español en las bases de datos PubMed, HINARI, Google Académico y Elsevier con los siguientes términos MeSH: «Artificial intelligence», «Machine Learning», «Algorithm», «Cardiology», «Heart Failure», «Heart Failure/diagnosis», y «Heart Failure/prevention and control». Se incluyeron artículos de revisión bibliográfica, casos y controles, artículos originales, revisiones sistemáticas con metaanálisis de 2018 a 2024, en los idiomas inglés y español. No se utilizó inteligencia artificial en la elaboración de este documento. La inteligencia artificial permite estratificar el riesgo de insuficiencia cardíaca y facilita su diagnóstico oportuno a través del análisis de técnicas de imagen cardíaca.

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Resumen
231

Publicado

2025-01-22

Cómo citar

Vigne Cuéllar, P. A., Morales Maza, D. E., Gutiérrez Mendoza, J. M., & Abullarade Navarrete, E. J. (2025). Aplicación del aprendizaje automático para la identificación de riesgo y diagnóstico de insuficiencia cardíaca. Alerta, Revista científica Del Instituto Nacional De Salud, 8(1), 113–121. https://doi.org/10.5377/alerta.v8i1.17760

Número

Sección

Artículos de revisión narrativa

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