Un algoritmo de aprendizaje automático identifica efectivamente a las personas con hipercolesterolemia familiar

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25 OCT 2019

Un algoritmo de aprendizaje automático identifica a pacientes con hipercolesterolemia familiar

El modelo de predicción de esta enfermedad hereditaria podría ser generalizable para otros sistemas de prestación de atención médica
Un algoritmo de aprendizaje automático puede ser útil para escanear registros de salud electrónicos y así identificar a personas con probable hipercolesterolemia familiar (HF) no diagnosticada, según confirma un estudio publicado en The Lancet Digital Health y llevado a cabo por la Fundación de Hipercolesterolemia Familiar (Fundación FH).
La Fundación FH puso a prueba su modelo FIND FH para la detección de HF en una base de datos de registros electrónicos de salud de la Universidad de Salud y Ciencia de Oregón (OHSU) y paralelamente en una base de datos nacional de pacientes de Estados Unidos.
El estudio se llevó a cabo mediante el análisis de datos clínicos como el historial médico o el tratamiento del paciente. De aquí se extrajo un subconjunto de gráficos y un experto revisó la probabilidad de que el paciente tuviera HF, de acuerdo con el modelo de aprendizaje automático. Los investigadores explican que el objetivo del estudio era identificar un fenotipo consistente con la condición, en lugar de predecir la probabilidad de tener una prueba genética positiva.
 
 
FIND HF identificó correctamente a los pacientes con hipercolesterolemia familiar el 77% de veces en el registro electrónico y el 87% en la base de datos nacional
 
 
Los resultados específicos del estudio mostraron que el algoritmo de detección FIND FH identificó correctamente a los pacientes con probable HF el 77% de veces en el registro electrónico de la OHSU y el 87% de veces en la base nacional de datos.
La directora de tecnología de la Fundación FH, Kelly Myers, pone en relieve que "el hecho de que el modelo funcione de manera similar en distintos marcos de datos de atención médica sugiere que podría ser generalizable para otras instituciones, agencias y sistemas de prestación de atención médica".
De esta manera, la herramienta promete ayudar a identificar a los pacientes con HF a escala para que ellos, y quizás también miembros de su familia, puedan recibir tratamiento.
"Las personas nacidas con hipercolesterolemia familiar desarrollan daño cardiovascular en la pubertad, que suele culminar con infartos de miocardio o con la necesidad de cirugía en pacientes jóvenes o de mediana edad" comenta Katherine Wilemon, fundadora y CEO de la Fundación FH y coautora del estudio. "Desde que el diagnóstico de esta condición mortal pero tratable se estancó en el sistema médico, la Fundación FH ha aprovechado la inteligencia artificial y los grandes datos para acelerar la identificación de las personas con más probabilidad de padecer HF".
 

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