Desarrollan una IA para predecir el riesgo de mortalidad en el síndrome coronario agudo

Científicos de la Universidad Estatal Pitirim Sorokin de Syktyvkar y sus colegas han desarrollado un nuevo sistema para predecir el riesgo de mortalidad en pacientes con síndrome coronario agudo (SCA). Este modelo basado en machine learning demostró una precisión significativamente mayor en comparación con la escala GRACE tradicional. Así lo informa Ixbt.com informa .

Para el análisis se utilizaron datos de más de 14 000 pacientes, de los cuales 13 300 se incluyeron en el estudio final. El algoritmo evaluó 28 parámetros clínicos, incluidos la edad, los indicadores hemodinámicos y los datos de laboratorio. El modelo de conjunto CatBoost mostró el resultado más eficaz: su capacidad de predicción (AUC-ROC) alcanzó 0,961, mientras que la escala GRACE mostró 0,919.

El líder del proyecto, Ilya Solovyov, candidato a doctor en ciencias biológicas, señaló que esta tecnología permite crear un perfil de riesgo individual preciso desde el momento en que el paciente es ingresado en el hospital. Utilizando el método SHAP, los investigadores identificaron los factores clave que influyen en el pronóstico, en particular la fracción de eyección del ventrículo izquierdo, el grado de insuficiencia cardíaca y la presión arterial.

Los investigadores señalaron que los resultados obtenidos aún no significan que la tecnología esté lista para la práctica clínica generalizada. Se planean ensayos clínicos multicéntricos para la siguiente etapa. Si estas pruebas concluyen con éxito, se espera la creación de sistemas de nueva generación para el apoyo a la toma de decisiones clínicas, lo que reduciría la mortalidad por enfermedades cardiovasculares.