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Title: Herramientas de sistemas inteligentes en el diagnóstico de los síndromes coronarios agudos: una revisión sistemática
Authors: Yate, José Alexander
Tejada Camargo, Miguel
Sprockel Díaz, John Jaime
Diaztagle Fernández, Juan Jose
González Guerrero, Enrique.
Keywords: Revisión sistemática;Precisión diagnóstica;Síndromes coronarios agudos;Infarto agudo del miocardio;Angina inestable;Sistemas inteligentes
Issue Date: 22-Jan-2016
Publisher: Bogotá: Fundación Universitaria de Ciencias de la Salud
Abstract: Antecedentes: El infarto agudo del miocardio representa la primera causa de muerte no trasmisible a nivel mundial. Su diagnóstico es una tarea altamente compleja que se ha intentado modelar mediante métodos automáticos. Se expone una revisión sistemática de la literatura en la que se describen los resultados de los estudios de pruebas diagnósticas que evalúen la aplicación de herramientas de sistemas inteligentes en el diagnóstico de los síndromes coronarios agudos. Métodos: Se presenta una revisión sistemática de la literatura a partir de Medline, Embase, Scopus, IEEE/IET Electronic Library, ISI Web Of Science, Latindex y LILACS en la que se incluye la evaluación diagnóstica de los síndromes coronarios agudos mediante el uso de sistemas inteligentes (redes neuronales, lógica difusa, computación evolutiva, máquinas de soporte de vectores y herramientas de reconocimiento estadístico de patrones, a través de datos de la historia clínica, electrocardiograma y biomarcadores. El proceso de revisión fue realizado por dos revisores de manera independiente y las discrepancias se resolvieron con la participación de una tercera persona. Se extrajeron las características operativas de las herramientas estudiadas en términos de sensibilidad, especificidad, valores predictivos o área bajo la curva ROC (receiver-operating characteristic). Resultados: Se encontraron 2187 referencias, a partir de los títulos y los resúmenes se seleccionaron 91 para revisión del texto completo de los cuales 35 artículos cumplieron los criterios de inclusión. En 22 (62,8%) de los casos se utilizaron las redes neuronales como la herramienta de sistemas inteligentes. En cinco trabajos se comparan los rendimientos de varias herramientas de sistemas inteligentes. En 13 trabajos se buscaba realizar el diagnóstico de todos los SCA y en 22 sólo de los infartos. En 21 casos se tuvo en cuenta como datos de entrada, aspectos clínicos y electrocardiográficos, en 10 sólo datos electrocardiográficos, en dos solo datos clínicos y en dos casos sólo de biomarcadores de lesión miocárdica. La mayoría de sistemas inteligentes utilizan como referente estándar el contexto clínico, uno empleo el concepto de especialistas en cardiología, otro la angiografía coronaria y en uno se tuvo en cuenta los hallazgos de patología en autopsias. Se encontraron altos niveles de precisión diagnóstica con un mejor rendimiento en el caso de ANN y SVM en comparación con las herramientas estadísticas de reconocimiento de patrones y árboles de decisiones. Conclusiones: Encontramos una amplia evidencia de que los abordajes a través de las herramientas de sistemas inteligentes alcanzan un mayor grado de precisión que algunos algoritmos clínicos o escalas por lo que deberían ser consideradas como herramientas para el soporte de las decisiones diagnósticas de los síndromes coronarios agudos.
Description: 22 p.
URI: http://repositorio.fucsalud.edu.co/handle/001/353
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