Machine learning for diagnosis of myocardial infarction using cardiac troponin concentrations
11 de mayo de 2023
Resumen: Los modelos de aprendizaje automático (machine learning) mejoran el diagnóstico del infarto de miocardio al integrar varios factores de forma coadyuvante: las concentraciones de troponina, las características clínicas del paciente, y la puntuación CoDE-ACS. Los modelos superaron los umbrales fijos, identificaron a más pacientes de bajo riesgo y redujeron los ingresos hospitalarios. Los pacientes de baja probabilidad tuvieron tasas más bajas de muerte cardíaca. Este enfoque tiene beneficios potenciales en la evaluación y el diagnóstico personalizado del infarto de miocardio, tanto para los pacientes como para los proveedores de atención médica.
