Redes neuronales en el diagnóstico del infarto agudo de miocardio

Abstract

Introducción: El infarto agudo de miocardio representa la primera causa de muerte no trasmisible en el mundo. Una de las herramientas que sirven como soporte a las decisiones en su diagnóstico son las redes neuronales, de las cuales se ha demostrado un buen nivel de precisión. Métodos: Se realizó el entrenamiento y la prueba de varias redes neuronales, con diferentes arquitecturas para el diagnóstico del infarto, a partir de los datos de la escala de clasificación de la probabilidad de angina de Braunwald en un grupo de pacientes que ingresaron por dolor torácico al servicio de urgencias del Hospital San José de Bogotá. Resultados: Se generaron 40 redes que fueron probadas en 5 experimentos de los cuales se obtuvo mayor precisión diagnóstica con el modelo de 5 entradas electrocardiográficas más troponina, aunque el mejor valor predictivo negativo se alcanzó en el modelo con 10 variables clínicas, electrocardiográficas y troponina. Varias de las redes diseñadas tuvieron una sensibilidad y una especificidad del 100%. Se requiere un estudio de validación para comprobar estos hallazgos. Conclusiones: Con los resultados encontrados para las redes neuronales en la literatura y en este estudio se puede considerar el uso de esta estrategia de inteligencia computacional en la práctica.

Keywords

• Dolor torácico
• Enfermedad coronaria
• Infarto agudo de miocardio
• Electrocardiograma