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Un sistema electrónico puede predecir el riesgo de padecer angina de pecho

Cardiólogos del Hospital Clínico e investigadores del departamento de Ingeniería Electrónica de la Universitat de Valencia han desarrollado un sistema de ayuda a la decisión clínica que predice el riesgo de padecer angina de pecho.

Se trata de una herramienta para pacientes que acuden a Urgencias por dolor torácico de origen incierto, en los que las pruebas de laboratorio descartan un infarto agudo de miocardio pero que, aún así, pueden padecer una angina de pecho inestable, han explicado fuentes de la Universitat en un comunicado.

El sistema, desarrollado por el servicio de Cardiología del hospital y el grupo de investigación Intelligent Data Analysis Laboratory (IDAL) de la UV, puede ayudar a los profesionales a optimizar recursos humanos y económicos, ya que permite discriminar los casos irrelevantes en los que no se requiera hospitalización.

La herramienta predice el riesgo de angina de pecho basándose en el resultado de la evaluación clínica realizada de forma estándar en Urgencias, teniendo en cuenta las características del dolor torácico y los datos del historial clínico del paciente.

Esta herramienta se basa en un modelo matemático obtenido a partir de una población de más de 1.000 casos registrados por el Servicio de Cardiología del Hospital Clínico, dentro de una línea de investigación dirigida por el Doctor Juan Sanchis, y se ha validado con otra población de más de 100 nuevos casos.

El porcentaje de acierto de la herramienta para los casos en los que el paciente no sufre un episodio de angina de pecho (valor predictivo negativo, VPN) es del 92% en la población de validación, lo que supera ampliamente los estándares clínicos para aplicar estos métodos (más del 80% en VPN).

El uso de esta herramienta resulta muy sencillo y gracias a su interfaz web puede ser utilizada desde cualquier Unidad de Urgencias con conexión a Internet.

El grupo de investigación IDAL, dirigido por el profesor Emilio Soria, está especializado en la aplicación de técnicas de aprendizaje máquina e inteligencia computacional para la extracción de conocimiento en diversos campos de la ciencia y la ingeniería.

El grupo de investigación de Juan Sanchis trabaja desde hace varios años en la evaluación del riesgo en los pacientes con síndromes coronarios agudos, utilizando tanto las características clínicas como los marcadores biológicos de laboratorio.

Estos investigadores han desarrollado sistemas de puntuación de riesgo, mediante datos clínicos sencillos, para evaluar aquellos pacientes cuyo diagnóstico de entrada es incierto y han elaborado un protocolo para optimizar los ingresos y acortar la estancia de estos pacientes.

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