SEC 2025 - El Congreso de la Salud Cardiovascular

6078. Innovación tecnológica

Comunicaciones

6078-566. Modelos tabulares para la predicción de recurrencia de fibrilación auricular: integración de registros electrónicos estructurados y narrativos

Alain García Olea¹, Ane García Domingo-Aldama², Aitziber Atutxa Salazar², Koldo Gojenola Galletebeitia², Larraitz Gaztañaga Arantzamendi³, Estíbaliz Zamarreño Golvano³, Haritz Arrizabalaga Aróstegi³, Marcos Merino Prado⁴, M. Fe Arcocha Torres³, Ignacio Díez González¹, Juan José Pascual Serrano³, Susana Diéguez Herrezuelo³, Jesús Daniel Martínez Alday³, Josu Goikoetxea² y José Miguel Ormaetxe Merodio<sup>3

1</sup>Instituto de Investigación Biobizkaia-Hospital Universitario Basurto, Bilbao (Bizkaia), España, ²Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Escuela de Ingeniería de Bilbao, Universidad del País Vasco, Bilbao (Bizkaia), España, ³Hospital Universitario de Basurto, Bilbao (Bizkaia), España y ⁴Universidad del País Vasco, Bilbao (Bizkaia), España.

6078-567. Cambios epidemiológicos, microbiológicos y de pronóstico de la endocarditis infecciosa en nuestro medio mediante herramienta de big data

Cristina de Cortina Camarero¹, Laura Mora Yagüe¹, Mohamed-Said El Flihi Belhaja², María del Mar Sarrión Catalá¹, Verónica Suberviola Sánchez-Caballero¹, Silvia Jiménez Loeches¹, Cristina Beltrán Herrera¹, Ana M. Sánchez Hernández¹, Pedro Martínez Losas¹, María Teresa Nogales Romo¹, Alejandro Cortés Beringola¹ y Roberto Muñoz Aguilera<sup>1

1</sup>Hospital Universitario Infanta Leonor, Madrid, España y ²Universidad Complutense Madrid, Madrid, España.

6078-568. Automatización en ecocardiografía: ¿puede la inteligencia artificial revolucionar la extracción de datos?

Jaime Fernández Rebollo, Juan José Serrano Silva, Cristina Aguilar Ferrer, Sergio Gamaza Chulián y Emanuele Coppo

Servicio de Cardiología, Hospital Universitario de Jerez de la Frontera, Jerez de la Frontera (Cádiz), España.

6078-569. Identificación de perfiles de comorbilidad en enfermedades cardiovasculares mediante minería de reglas de asociación

Jorge Vélez García¹, Nicolás Rosillo Ramírez¹, Miguel Hernández Gómez¹, Germán Seara Aguilar¹, Sandra Fernández Fernández², Guillermo Moreno Muñoz³, Paula Maillo Pérez¹, Sheila Sánchez Romero¹, Sandra Redondo Cueto¹, Irene Noblejas Alberca¹, José Luis Bernal Sobrino⁴ y Héctor Bueno<sup>4

1</sup>Grupo de Investigación Cardiovascular Multidisciplinar Traslacional (GICMT), Instituto de Investigación Sanitaria Hospital 12 de Octubre (imas12), Madrid, España, ²Grupo de Investigación Cardiovascular Multidisciplinar Traslacional (GICMT), Centro Nacional de Investigaciones Cardiovasculares (CNIC), Madrid, España, ³Facultad de Enfermería, Fisioterapia y Podología, Universidad Complutense, Madrid, España y ⁴Grupo de Investigación Cardiovascular Multidisciplinar Traslacional (GICMT), Instituto de Investigación Sanitaria Hospital 12 de Octubre (imas12), Servicio de Cardiología, Hospital Universitario 12 de Octubre, Madrid, España.