Biomarcador para la Detección de Enfermedades Cardiacas

Abstract

Las enfermedades cardiacas (EC) son trastornos que afectan el funcionamiento del corazón, siendo la principal causa de morbilidad y muerte ya que anualmente se cobran más de 17,3 millones de vidas y se estima que para 2030 esta cantidad ascienda a 23,6 millones de fallecimientos a nivel mundial [2]. Durante el primer semestre de 2021 en México hubo 113,899 decesos por Enfermedades del corazón [4]. Si no se detectan a tiempo, pueden provocar complicaciones graves como insuficiencia cardíaca, infarto de miocardio, accidente cerebrovascular, etcétera. La detección temprana es esencial para iniciar tratamientos adecuados y prevenir consecuencias devastadoras. La comunidad médica utiliza características clínicas como resultados de electrocardiograma, análisis de sangre, ecocardiograma y pruebas de esfuerzo para detectar EC. La inteligencia artificial en el campo de la medicina ha tenido un impacto significativo en diversas áreas como predicción, prevención, personalización de tratamiento, descubrimiento de medicamentos, entre otras, por lo tanto, el objetivo de esta investigación es desarrollar un biomarcador mediante técnicas de aprendizaje automático para predecir estas afecciones. Analizando características antropométricas, hábitos alimenticios, aspectos de salud y otras enfermedades secundarias, como la diabetes, se exploró un conjunto de 253,680 observaciones con 19 características. Se utilizaron algoritmos genéticos para identificar factores de riesgo, así como regresión logística, random forest y KNN para clasificar a los pacientes en ocho grupos distintos, considerando la presencia de diabetes, rangos de edad y género. Con una precisión superior al 80% en diversos grupos, se concluye que la implementación de herramientas de inteligencia artificial y la consideración de información general de pacientes, tanto sanos como enfermos, pueden contribuir a prever enfermedades cardiacas. Esto permite un diagnóstico oportuno adaptado a las necesidades individuales de cada paciente y contribuye a la prevención de futuras complicaciones cardiovasculares.