Un nuevo algoritmo de inteligencia artificial mejora la predicción del riesgo cardiovascular
Ernest Vinyoles, investigador del IDIAPJGol, participa en el desarrollo de un modelo que, según los resultados de un estudio, supera las herramientas tradicionales
Un estudio en el que ha participado el investigador del IDIAPJGol Ernest Vinyoles ha permitido desarrollar un modelo de predicción del riesgo de mortalidad cardiovascular que aplica la inteligencia artificial para interpretar los registros de presión arterial tomados en consulta y la información que detectan los equipos de monitoreo ambulatorio de presión arterial de 24 horas. Según el artículo, publicado en la revista Hypertension, este modelo supera herramientas tradicionales como SCORE-2 y Framingham en cuanto a precisión. Su aplicación en atención primaria podría ayudar a identificar pacientes con alto riesgo y ajustar mejor los tratamientos médicos.
El trabajo demuestra que los datos de monitoreo ambulatorio aportan a la lectura de la presión arterial información adicional que mejora las predicciones.
En este estudio han participado 59.124 pacientes incluidos en el registro español de monitoreo ambulatorio de la presión arterial. Mediante técnicas de aprendizaje automático como la regresión logística, los árboles de decisión y las redes neuronales profundas, el equipo investigador ha analizado más de 60 variables clínicas. La validación cruzada y la selección de características clave han asegurado la robustez y aplicabilidad del modelo.
Uno de los principales factores de riesgo
La hipertensión arterial es una enfermedad crónica que puede llegar a causar lesiones en las arterias e incrementa el riesgo de sufrir enfermedades del aparato circulatorio, principalmente el ictus y el infarto agudo de miocardio. Es el factor de riesgo cardiovascular más importante y uno de los principales factores de riesgo de mortalidad prematura a nivel global. En Cataluña, afecta a una de cada cuatro personas mayores de 15 años.
El hecho de incorporar datos de monitoreo ambulatorio de presión arterial a las herramientas de predicción podría contribuir a mejorar la atención a los pacientes con hipertensión, especialmente en entornos donde la presión arterial es difícil de controlar.
Referencia al artículo
Guimarães P, Keller A, Böhm M, Lauder L, Fehlmann T, Ruilope LM, Vinyoles E, Gorostidi M, Segura J, Ruiz-Hurtado G, Staplin N, Williams B, de la Sierra A, Mahfoud F. Artificial Intelligence-Derived Risk Prediction: A Novel Risk Calculator Using Office and Ambulatory Blood Pressure. Hypertension. 2025 Jan;82(1):46-56. doi: 10.1161/HYPERTENSIONAHA.123.22529. Epub 2024 Apr 25. PMID: 38660828.
