ISSN: 0300-8932 Factor de impacto 2023 7,2

SEC 2023 - El Congreso de la Salud Cardiovascular

Málaga, 26 - 29 de Octubre de 2023


Introducción
Dr. Juan José Gómez Doblas
Presidente del Comité Científico del Congreso
Vicepresidente de la SEC

Comités ejecutivo, organizador y científico
Comité de evaluadores
Listado de sesiones
Índice de autores

77. Inteligencia artificial e historia electrónica ya son presente en cardiología

Fecha : 28-10-2023 09:00:00
Tipo : Comunicaciones mini orales
Sala : Sala M5

3. PLATAFORMA CLARIFY: UNA HERRAMIENTA BASADA EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA LA EVALUACIÓN DEL RIESGO DE DISFUNCIÓN CARDIACA SECUNDARIA AL TRATAMIENTO EN EL PACIENTE ONCOLÓGICO

María Torrente Regidor1, Pedro da Costa Sousa2, Óscar Salvador Montañés3, Mariola Blanco Clemente1, Beatriz Núñez García4, Gracinda Guerreiro2, Joao Pimentao2, Blanca Cantos Sánchez4 y Mariano Provencio Pulla4

1Hospital Universitario Puerta de Hierro, Majadahonda (Madrid), España, 2NOVA School of Science and Technology. Universidade Nova de Lisboa, Caparica Lisboa, Portugal, 3Cardiología. Hospital Universitario de Torrejón, Torrejón de Ardoz Madrid, España y 4Oncología Médica. Hospital Universitario Puerta de Hierro, Majadahonda (Madrid), España.

Introducción y objetivos: La creciente conciencia de la toxicidad cardiovascular secundarias al tratamiento oncológico ha dado lugar al campo emergente de la cardio-oncología, que se centra en la prevención, detección y tratamiento de pacientes con disfunción cardiaca antes, durante o después del tratamiento del cáncer. Aproximadamente el 30% de los pacientes que reciben terapia oncológica tendrán complicaciones cardiovasculares (CV). Como resultado, la evaluación del riesgo de enfermedad cardiovascular debe abordarse no solo durante el tratamiento sino también durante todo el período de seguimiento. La identificación de los factores de riesgo de mal pronóstico y la elaboración de perfiles de pacientes con técnicas y herramientas de inteligencia artificial (IA) es factible y tiene una aplicación potencial en entornos clínicos. El objetivo de este estudio es identificar los factores clínicos que están asociados con un mayor riesgo de tener un evento cardiaco (EC) con el uso de una herramienta digital basada en IA.

Métodos: CLARIFY ((https://www.clarify2020.eu/), ha desarrollado una plataforma digital que permite centralizar y analizar datos clínicos anonimizados, procedentes de historia clínica electrónica, datos genómicos, de imagen, cuestionarios de calidad de vida, y dispositivos de monitorización portátiles a tiempo real. El análisis de estos datos permite el desarrollo de modelos y scores de riesgo CV y recaída con elevada eficiencia. Se analizaron las características clínicas y aparición de EC durante o después del tratamiento del cáncer de 5275 pacientes diagnosticados de cáncer de pulmón, cáncer de mama y linfoma no Hodgkin en el Hospital Universitario Puerta de Hierro-Majadahonda.

Resultados: Tras una mediana de seguimiento de 15,9 meses, se registraron los siguientes EC: alteraciones electrocardiográficas 25,2%, insuficiencia cardiaca congestiva 13,2%, embolismo pulmonar 8,9%, síndrome coronario agudo 2,8%, miocarditis 0,5% y pericarditis 0,5%. La mortalidad cardiaca específica fue del 5,7%.

Conclusiones: En nuestro estudio, la edad avanzada, los antecedentes de cardiopatía isquémica o arritmia y la aparición de otros eventos adversos relacionados con el tratamiento oncológicos fueron factores de riesgo para desarrollar un EC. Estrategias basadas en la IA y el análisis de datos reales podrían conducir a mejorar la predicción del riesgo de morbilidad y mortalidad, reducción y detección precoz de la toxicidad CV y mejora de la calidad de vida del paciente oncológico, sobre todo en el caso de largos supervivientes.


Comunicaciones disponibles de "Inteligencia artificial e historia electrónica ya son presente en cardiología"

1. MODERA
Jordi Bañeras Rius, Hospital Universitari Vall d'Hebron, Barcelona
 
2. MODELOS PREDICTIVOS BASADOS EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) EN LA ESTIMACIÓN DEL RIESGO DE EVENTOS CARDIOVASCULARES TRAS SÍNDROME CORONARIO AGUDO CON ELEVACIÓN DEL SEGMENTO ST
Carlos Peña Gil1, Dimitris Gatsios2, Nikos Pappas2, Manuela Sestayo Fernández3, Marta Alonso Vázquez4, Violeta González Salvado5, Estíbaliz Díaz Balboa4, Carmen Neiro Rey6 y José Ramón González Juanatey6

1Rehabilitación Cardiaca. Complejo Hospitalario Universitario de Santiago de Compostela, Santiago de Compostela (A Coruña), España, 2Capemed, Ioannina, Grecia, 3Rehabilitación Cardiaca. Instituto de Investigación Sanitaria Santiago de Compostela IDIS, Santiago de Compostela (A Coruña), España, 4Instituto de Investigación Sanitaria Santiago de Compostela IDIS, Santiago de Compostela (A Coruña), España, 5Cardiología. Hospital Clínico Universitario de Santiago de Compostela, Santiago de Compostela (A Coruña), España y 6Cardiología. Complejo Hospitalario Universitario de Santiago de Compostela, Santiago de Compostela (A Coruña), España.
3. PLATAFORMA CLARIFY: UNA HERRAMIENTA BASADA EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA LA EVALUACIÓN DEL RIESGO DE DISFUNCIÓN CARDIACA SECUNDARIA AL TRATAMIENTO EN EL PACIENTE ONCOLÓGICO
María Torrente Regidor1, Pedro da Costa Sousa2, Óscar Salvador Montañés3, Mariola Blanco Clemente1, Beatriz Núñez García4, Gracinda Guerreiro2, Joao Pimentao2, Blanca Cantos Sánchez4 y Mariano Provencio Pulla4

1Hospital Universitario Puerta de Hierro, Majadahonda (Madrid), España, 2NOVA School of Science and Technology. Universidade Nova de Lisboa, Caparica Lisboa, Portugal, 3Cardiología. Hospital Universitario de Torrejón, Torrejón de Ardoz Madrid, España y 4Oncología Médica. Hospital Universitario Puerta de Hierro, Majadahonda (Madrid), España.
4. EVALUACIÓN DEL POTENCIAL DE CHATGPT PARA EL DIAGNÓSTICO Y TRATAMIENTO DE ENFERMEDADES CARDIOVASCULARES
Cristina Villabona Rivas, Maite Odriozola Garmendia, Julene Ugarriza Ortueta, Jara Amaiur Garcia Ugaldebere, Arturo Lanaspa Gallego, Betel Olaizola Balboa, Pablo Raposo Salas, Leire Goñi Blanco, Virginia Álvarez Asiain, Mayte Basurte Elorz, Marina Virosta Gil, Amaia Loyola Arrieta, Andoni Fernández González, Teresa Borderías Villarroel y Gonzalo Luis Alonso Salinas

Cardiología. Hospital Universitario Navarra, Pamplona/Iruña (Navarra), España.
5. UTILIDAD DEL ANÁLISIS COMPUTARIZADO DEL ELECTROCARDIOGRAMA PARA PREDECIR LA PRESENCIA DE FIBRILACIÓN ATRIAL PAROXÍSTICA EN LOS PACIENTES CON ICTUS CRIPTOGÉNICOS
Dafne Viliani1, Alberto Cecconi2, Miguel Spínola Tena3, Alba Osorio Míguez4, Beatriz López Melgar5, Álvaro Montes2, Álvaro Ximénez Carrillo6, Carmen Ramos6, Clara Aguirre6, José Vivancos6, Agustín Ramos2, Alberto Vera2, Fernando Alfonso Manterola2, Guillermo José Ortega3 y Luis Jesús Jiménez Borreguero2

1Servicio de Cardiología. Ospedale Santa Chiara, Trento, Italia, 2Servicio de Cardiología. Hospital Universitario de La Princesa, Madrid, España, 3Unidad Análisis Datos. Hospital Universitario de La Princesa, Madrid, España, 4Universidad Rey Juan Carlos, Madrid, España, 5Servicio de Cardiología. Hospital Universitario de La Princesa, Madrid, España y 6Servicio de Neurología. Hospital Universitario de La Princesa, Madrid, España.
6. IMPLICACIONES PRONÓSTICAS DE LA IMPLEMENTACIÓN DE CONSULTA ELECTRÓNICA EN PACIENTES CON INSUFICIENCIA CARDIACA: DIFERENCIAS DEL IMPACTO ENTRE PACIENTES CON Y SIN HOSPITALIZACIONES PREVIAS
David García-Vega1, Pilar Mazón-Ramos2, Manuel Portela-Romero3, Moisés Rodríguez-Mañero2, Daniel Rey-Aldana4, Manuela Sestayo-Fernández2, Inés Gómez-Otero2, Sergio Cinza-Sanjurjo4 y José Ramón González-Juanatey2

1Complexo Hospitalario Universitario de Santiago de Compostela, Santiago de Compostela (A Coruña), España, 2Cardiología. Complexo Hospitalario Universitario de Santiago de Compostela, Santiago de Compostela (A Coruña), España, 3Hospital Clínico Universitario de Santiago de Compostela, Investigación Sanitaria de Santiago de Compostela IDIS y CIBERCV, Santiago de Compostela (A Coruña), España y 4Instituto de Investigación Sanitaria de Santiago de Compostela IDIS y Xerencia de Xestión Integrada de Santiago XXIS/SERGAS y CIBERCV, Santiago de Compostela (A Coruña), España.
7. HERRAMIENTA COMPUTACIONAL DE TELEMEDICINA ÚTIL PARA CLASIFICAR ALERTAS DE INSUFICIENCIA CARDIACA EN PACIENTES CON DISPOSITIVOS CARDIACOS IMPLANTABLES
Jesús Flores Soler1, Carmen Sánchez Vallejo1, María Jesús García Torrent1, Francisco José García González2, Victoria Cañadas Godoy1, Ricardo Salgado Aranda1, Juan José González Ferrer1, Carmen Martínez Rincón2, María Herreros Gil1, María Sánchez Sánchez1, Beatriz Cerrón Rodríguez1, Aránzazu de Miguel López1, Mónica Lamuedra del Olmo1, Julián Pérez-Villacastín Domínguez1 y Nicasio Pérez Castellano1

1Hospital Clínico San Carlos, Madrid, España y 2Facultad de Enfermería, Fisioterapia y Podología. Universidad Complutense, Madrid, España.
8. PODER PREDICTIVO DE LOS GRUPOS DE MORTALIDAD AJUSTADOS EN INSUFICIENCIA CARDIACA: ANÁLISIS POBLACIONAL DE 77.554 PACIENTES HOSPITALIZADOS
María del Carmen Basalo Carbajales1, Lidia Alcoberro 1, Santiago Jiménez Marrero1, Emili Vela2, Montse Clèries2, David Monterde2, Raúl Ramos Polo1, Alexandra Pons Riverola1, Alberto Garay1, Núria José Bazan1, Pedro Moliner Borja1, Miriam Corbella1, Cristina Enjuanes Grau1, Cristina Capdevila1 y Josep Comín Colet1

1Hospital Universitari Bellvitge, L´Hospitalet de Llobregat Barcelona, España y 2Servei Català de la Salut CatSalut, Barcelona, España.

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