SEC 2016 - El Congreso de las Enfermedades Cardiovasculares

Zaragoza, 27 - 29 de Octubre de 2016

Introducción
Dr. Luis Rodríguez Padial
Presidente del Comité Científico del Congreso

Comité ejecutivo
Comité de evaluadores
Índice de autores

4020. Apps en cardiología

Fecha : 29-10-2016 12:00:00

Tipo : Comunicaciones orales

Sala : Sala Hiberus 2 (Hotel Hiberus)

4020-5. AngioDat: sistema experto con el uso de técnicas de inteligencia artificial para predecir el resultado de la coronariografía en pacientes con sospecha de cardiopatía isquémica

Beyda González Camacho¹, Mabel González Castellanos², Francisco L. Moreno-Martínez¹, Ana M. Álvarez González², Damayanti Gutiérrez Borrás², Dánel Sánchez Tarragó² y Rosendo Ibargollín Hernández¹ del ¹Cardiocentro "Ernesto Che Guevara", Santa Clara (Villa Clara) y ²Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas, Santa Clara (Villa Clara).

Introducción y objetivos: La evaluación angiográfica de las arterias coronarias se realiza en pacientes seleccionados con cardiopatía isquémica para precisar la magnitud y localización de la enfermedad. Según el resultado se puede proceder a la angioplastia coronaria, que tiene un beneficio demostrado en este tipo de pacientes; sin embargo, es un procedimiento caro y, aun en manos expertas, no está exento de complicaciones. A pesar de la información aportada por las pruebas no invasivas de detección de isquemia, en muchos pacientes con sospecha de la enfermedad la coronariografía es negativa, o solo se encuentran lesiones no significativas que carecen de indicación para angioplastia. En ese caso el paciente fue sometido a un riesgo posiblemente innecesario y el sistema de salud asumió un coste que pudo haberse destinado a otros fines. Por eso el objetivo de esta investigación fue crear un sistema experto que, con el empleo de técnicas de inteligencia artificial, prediga el resultado de la coronariografía.

Métodos: Su creación e implementación necesitó la optimización del antiguo sistema de información, para lo cual se utilizó el sistema gestor de bases de datos orientado a objetos PostgreSQL y los lenguajes de programación HTML5, CSS3, PHP y JavaScript para la implementación de las interfaces; y el servidor Web Apache. Se utilizó también la herramienta CASE Visual Paradigm UML 9.0 para la confección de los diagramas y se empleó la metodología RUP (rational unified process). Para la creación del sistema experto primero se realizó un preprocesamiento de los datos, luego una minería en los datos resultantes, para finalmente, usando técnicas de aprendizaje automático, entrenar al sistema para la correcta clasificación de los pacientes en una u otra clase (candidatos o no a coronariografía).

Resultados: El sistema experto se incorporó al sistema de información hospitalaria de un centro con cardiología intervencionista para que, con los datos clínicos que se ingresan del paciente, el sistema pueda predecir el resultado de la coronariografía y aportar así una estrategia más para la toma de decisiones por el personal médico y el equipo de salud.

Interfaz de usuario del AngioDat.

Conclusiones: Desde hace varias décadas se buscan alternativas para predecir, con cierto grado de exactitud, el resultado del estudio angiográfico. Muchas investigaciones han explorado las potencialidades de la tomografía y la resonancia magnética, pero hasta el momento ninguna ha estado basada en un modelo computacional.

Comunicaciones disponibles de "<i>Apps</i> en cardiología"

4020-1. Presentación: Domingo Marzal Martín, Mérida (Badajoz) y José Juan Gómez de Diego, Madrid.

4020-2. Validación y experiencia inicial con un sistema de monitorización electrocardiográfica ambulatoria en tiempo real: Antonio José Romero Puche¹, Irene Marín Marín¹, Eduardo Molina Laborda¹, Juan García Reverte¹, Ginés Sarabia Asis², Carlos Jiménez Muñoz², Jesús M. Herreros González³ y Tomás Vicente Vera¹ del ¹Servicio de Cardiología, Hospital Universitario Reina Sofía, Murcia, ²COPCAR, Murcia y ³Cátedra de Ingeniería Biomédica de la Universidad Católica San Antonio, Murcia.

4020-3. SCApp: Domingo Marzal Martín¹, José Luis López-Sendón², Inmaculada Roldán Rabadán², Almudena Castro Conde² y Xavier García-Moll Marimón³ del ¹Hospital de Mérida (Badajoz), ²Hospital Universitario La Paz, Madrid y ³Hospital de la Santa Creu i Sant Pau, Barcelona.

4020-4. Perspectiva del paciente: evaluación de la percepción de los pacientes incluidos en un programa de telemonitorización en insuficiencia cardiaca: Imanol Alexander Cantolla Agirre¹, M. Nekane Murga Eizagaetxebarria¹, Paula Estefanía Castro Arroyo¹, Ane Fullaondo Zabala², Ainara Lozano Bahamonde¹, Alain Laskibar Asua¹, Raquel Roca Castro³ y Begoña Gómez Bravo⁴ del ¹Hospital Universitario Basurto, Bilbao (Vizcaya), ²Kronikgune, Bilbao (Vizcaya), ³Consejo Sanitario, Bilbao (Vizcaya) y ⁴Osakidetza.

4020-5. AngioDat: sistema experto con el uso de técnicas de inteligencia artificial para predecir el resultado de la coronariografía en pacientes con sospecha de cardiopatía isquémica: Beyda González Camacho¹, Mabel González Castellanos², Francisco L. Moreno-Martínez¹, Ana M. Álvarez González², Damayanti Gutiérrez Borrás², Dánel Sánchez Tarragó² y Rosendo Ibargollín Hernández¹ del ¹Cardiocentro "Ernesto Che Guevara", Santa Clara (Villa Clara) y ²Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas, Santa Clara (Villa Clara).

4020-6. Proyecto control hipertensión arterial app: Joaquín Sánchez-Prieto Castillo, Fernando Sabatel Pérez, Miguel Ángel Sastre Perona, Marta Flores Hernán, Yolanda Riesgo y Luis Rodríguez Padial del Hospital Virgen de la Salud, Toledo.

4020-7. RevascularizAPP, facilitando la toma de decisiones en cardiopatía isquémica: Daniel García Iglesias, Remigio Padrón Encalada, Lucía Junquera Vega, Lidia Martínez Fernández, José Rozado Castaño, Fernando López Iglesias, Alberto Alperi García y César Morís de la Tassa del Hospital Universitario Central de Asturias, Oviedo (Asturias).

REVISTA ESPAÑOLA DE

CARDIOLOGÍA

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