REVISTA ESPAÑOLA DE
CARDIOLOGÍA
ISSN: 0300-8932 Factor de impacto 2023 7,2

SEC 2022 - El Congreso de la Salud Cardiovascular

Palma de Mallorca y online, 20 - 22 de Octubre de 2022


Introducción
Dr. Juan José Gómez Doblas
 Presidente del Comité Científico del Congreso
Comité ejecutivo
Comité de evaluadores
Listado de sesiones
Índice de autores

5017. Innovaciones tecnológicas e inteligencia artificial

Fecha : 22-10-2022 09:30:00
Tipo : Comunicaciones mini orales
Sala : Sala Ibiza 1 (Planta 3)

5017-6. UTILIDAD DE UN MOTOR DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL MEDIANTE MACHINE LEARNING PARA EL DIAGNÓSTICO DE MIOCARDIOPATÍA ARRITMOGÉNICA

Ainhoa Robles Mezcua1, Juan Carlos Pérez Córdoba2, Alejandro Isidoro Pérez Cabeza1, Francisco López Valverde2 y José Manuel García Pinilla1

1Hospital Clínico Universitario Virgen de la Victoria, Málaga y 2Departamento de Lenguajes y Ciencias de la Computación. Universidad de Málaga.

Introducción y objetivos: Gracias a la Inteligencia Artificial (IA) se pueden desarrollar aplicaciones capaces de detectar patrones entre grandes cantidades de datos, realizando diagnósticos precisos o predecir el riesgo de desarrollar una patología. Nuestro objetivo fue elaborar un motor de IA con algoritmos de machine learning, para realizar el diagnóstico de miocardiopatía arritmogénica (MCA).

Métodos: A partir de ECG de pacientes con MCA y controles sanos o con otra patología, se extrajeron patrones electrocardiográficos, dividendo dichos datos en tres grupos: para el conjunto de entrenamiento se cogió el 65% de los datos para construir modelos de machine learnig con un tamaño de datos suficiente; para el conjunto de test se utilizó el 25%, para poder evaluar si el modelo cumplía ciertos requisitos mínimos en cuanto a efectividad del diagnóstico; y para finalizar, en el proceso de validación usamos el 10% de datos restantes, e incluyendo datos con los que el modelo no había trabajado previamente, comprobando si el motor de IA era apropiado para el diagnóstico.

Resultados: La fase de test contó con 30 pacientes (25 de ellos con diagnóstico de MCA), con una sensibilidad y especificidad del 96% y 60%, respectivamente; y obteniendo en la curva ROC, un área bajo la curva de 0,944. Se encontró una relación directa entre la presencia de MCA y la duración del QRS e inversa con la amplitud de la onda T. En la fase de validación se incluyeron 12 pacientes (9 con diagnóstico de MCA), obteniéndose una sensibilidad del 90% y una especificidad del 100% para descartar y confirmar la presencia de MCA.

Curva ROC.

Conclusiones: A pesar de trabajar con un conjunto de datos pequeño, se ha conseguido dotar de IA a una red neuronal en base a patrones de ECG, ofreciendo diagnósticos eficientes de MCA, reflejando que este modelo es válido para poder ser usado en el mundo real.

Comunicaciones disponibles de "Innovaciones tecnológicas e inteligencia artificial"

5017-1. MODERADOR
Agustín Fernández Cisnal, Valencia

5017-2. IMPACTO DE LA IMPLEMENTACIÓN DE LA CONSULTA ELECTRÓNICA EN LA ATENCIÓN AMBULATORIA DE PACIENTES CON ENFERMEDAD CARDIOVASCULAR EN UN SERVICIO DE CARDIOLOGÍA DE UN HOSPITAL DE TERCER NIVEL
Pilar Mazón Ramos1, Daniel Rey Aldana2, Belén Álvarez Álvarez1, Manuel Portela Romero3, David García Vega1, Rosa Agra Bermejo1, Pedro Rigueiro Veloso1, Jénnifer Espasandín Domínguez4, Francisco Gude Sampedro4, Sergio Cinza Sanjurjo5 y José Ramón González Juanatey1

1Servicio de Cardiología. Complejo Hospitalario Universitario de Santiago, 2Centro de Salud A Estrada, Pontevedra, 3Centro de Salud Concepción Arenal, Santiago de Compostela, 4Instituto de Investigación Sanitaria de Santiago de Compostela (IDIS) y 5Centro de Salud de Porto do Son, A Coruña.
5017-3. UN MODELO DE CONSULTA CON ECOCARDIOGRAMA PERMITE REDUCIR LA DEMORA DE LAS PRUEBAS REALIZADAS EN UNA UNIDAD DE IMAGEN
Raquel Pimienta González, Alejandro Quijada Fumero, Ana Laynez Carnicero, Luca Vannini, Francisco Javier Poncela Mireles y Julio Salvador Hernández Afonso

Hospital Universitario Ntra. Sra. de Candelaria, Santa Cruz de Tenerife.
5017-4. TIEMPO DE USO DE PANTALLAS, DURACIÓN DE SUEÑO Y SU ASOCIACIÓN CON PARÁMETROS ANTROPOMÉTRICOS EN ADOLESCENTES INCLUIDOS EN EL PROGRAMA SI! DE EDUCACIÓN SECUNDARIA EN ESPAÑA
Jesús Martínez Gómez1, Juan Miguel Fernández-Alvira1, Amaya de Cos-Gandoy2, Patricia Bodega2, Mercedes de Miguel2, Vanesa Carral2, Emily P. Laveriano-Santos3, Anna Tresserra-Rimbau3, Isabel Carvajal2, Ramón Estruch4, Rosa María Lamuela-Raventós3, Gloria Santos-Beneit2, Valentín Fuster1 y Rodrigo Fernández-Jiménez1

1Centro Nacional de Investigaciones Cardiovasculares (CNIC), Madrid, 2Fundación SHE, Barcelona, 3Universitat de Barcelona y 4Hospital Clínic, Barcelona.
5017-5. DESARROLLO DE DOS MODELOS PREDICTIVOS DE REINGRESO EN LOS SEIS PRIMEROS MESES TRAS UNA CIRUGÍA CARDIACA
Eloy Gómez Mariscal1, David Vaqueriza Cubillo1, Ángel González Pinto2, Gregorio Pablo Cuerpo Caballero2, Verónica Suberviola Sánchez-Caballero1, Marta Domínguez Muñoa1, Cristina Beltrán Herrera1, Sem Briongos Figuero1, Álvaro Estévez Paniagüa1, Ana M. Sánchez Hernández1, Cristina de Cortina Camarero1, María del Mar Sarrión Catalá1, Alejandro Cortés Beringola1, Pedro Martínez Losas1 y Roberto Muñoz Aguilera1

1Hospital Universitario Infanta Leonor, Madrid y 2Hospital General Universitario Gregorio Marañón, Madrid.
5017-6. UTILIDAD DE UN MOTOR DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL MEDIANTE MACHINE LEARNING PARA EL DIAGNÓSTICO DE MIOCARDIOPATÍA ARRITMOGÉNICA
Ainhoa Robles Mezcua1, Juan Carlos Pérez Córdoba2, Alejandro Isidoro Pérez Cabeza1, Francisco López Valverde2 y José Manuel García Pinilla1

1Hospital Clínico Universitario Virgen de la Victoria, Málaga y 2Departamento de Lenguajes y Ciencias de la Computación. Universidad de Málaga.
5017-7. UN PROGRAMA DE CONSULTA ELECTRÓNICA MEJORA LA ACCESIBILIDAD Y EL PRONÓSTICO DE LOS PACIENTES DERIVADOS DESDE ATENCIÓN PRIMARIA A UN SERVICIO DE CARDIOLOGÍA
David García Vega1, Pilar Mazón Ramos1, Sergio Cinza-Sanjurjo2, Manuel Portela Romero3, Daniel Rey Aldana4, Juan Carlos Sanmartín Pena1, Belén Álvarez Álvarez1, Amparo Martínez Monzonís1, Jénnifer Espasandín Domínguez5, Francisco Gude Sampedro5 y José Ramón González Juanatey1

1Servicio de Cardiología. Complejo Hospitalario Universitario de Santiago, Santiago de Compostela (A Coruña), 2Centro de Salud de Porto do Son (A Coruña), 3Centro de Salud Concepción Arenal, Santiago de Compostela (A Coruña), 4Centro de Salud A Estrada (Pontevedra) y 5Instituto de Investigación Sanitaria de Santiago de Compostela (IDIS), (A Coruña).
5017-8. COSTE-EFECTIVIDAD DE UN SISTEMA DE TELERREHABILITACIÓN CARDIACA FRENTE A LA REHABILITACIÓN HOSPITALARIA CONVENCIONAL EN PACIENTES TRAS SÍNDROME CORONARIO AGUDO EN ESPAÑA
Ernesto Dalli Peydró1, Miriam Prades Martí2, M. Teresa Tuzón Segarra1, Susana Aceituno Mata2, Jorge Sánchez Torrijos1, Javier Bertolín Boronat1 y Juan Cosín Sales1

1Hospital Arnau de Vilanova, Valencia y 2Outcomes10, Castelló de la Plana (Castellón).

Más comunicaciones de los autores

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