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Vol. 76. Núm. 8.
Páginas 645-654 (Agosto 2023)
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Aprendizaje automático para la toma de decisiones en cardiología: una revisión narrativa para ayudar a recorrer el nuevo panorama
Machine learning for decision-making in cardiology: a narrative review to aid navigating the new landscape
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John W. Pickeringa,b
a Christchurch Heart Institute, Department of Medicine, University of Otago Christchurch, Nueva Zelanda
b Emergency Care Foundation, Christchurch Hospital, Nueva Zelanda
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Tabla 1. Términos frecuentes con la «traducción» entre el lenguaje de la informática y el de la estadística
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El aprendizaje automático (machine learning) en cardiología es cada vez más frecuente en la literatura médica, pero los modelos de aprendizaje automático aún no han producido un cambio generalizado de la práctica clínica. En parte esto se debe a que el lenguaje utilizado para describir el aprendizaje automático procede de la informática y resulta menos familiar a los lectores de revistas clínicas. En esta revisión narrativa se proporcionan, en primer lugar, algunas orientaciones sobre cómo leer las revistas de aprendizaje automático y, a continuación, orientaciones adicionales para quienes se plantean iniciar un estudio utilizando el aprendizaje automático. Por último, se ilustra el estado actual de la técnica con breves resúmenes de 5 artículos que van desde un modelo de aprendizaje automático muy sencillo hasta otros muy sofisticados.

Palabras clave:
Machine learning
Inteligencia artificial
Revisión narrativa
Cardiología
Abreviaturas:
AA
AUC
IA
ROC
VPN
VPP
Abstract

Machine learning in cardiology is becoming more commonplace in the medical literature; however, machine learning models have yet to result in a widespread change in practice. This is partly due to the language used to describe machine, which is derived from computer science and may be unfamiliar to readers of clinical journals. In this narrative review, we provide some guidance on how to read machine learning journals and additional guidance for investigators considering instigating a study using machine learning. Finally, we illustrate the current state of the art with brief summaries of 5 articles describing models that range from the very simple to the highly sophisticated.

Keywords:
Machine learning
Artificial intelligence
Narrative review
Cardiology

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