Científicos griegos crean un sistema rápido y sencillo para calcular el riesgo individual de sufrir un ataque al corazón

MADRID, 19 (EUROPA PRESS)

Un trabajo realizado por científicos del TEI Piraeus Research Centre, en Methonis (Grecia) que se publicará este mes de enero en “International Journal of Knowledge Engineering and Soft Data Paradigms”, propone un sistema basado en técnicas de inteligencia artificial que, de forma rápida y sencilla, puede utilizarse para “calcular” el riesgo de sufrir un ataque al corazón.

Factores como la depresión, el tabaquismo o la obesidad, aumentan las posibilidades de padecer una enfermedad cardiovascular. No obstante, los epidemiólogos que estudian cómo estos factores inciden de forma diferente en cada sector de la población, aún desconocen la forma de calcular los niveles de riesgo de cada individuo.

El trabajo dirigido por el investigador Hara Kostakis, analizó datos de al menos 1.000 pacientes incluidos en el estudio “Cardio 2000”, quienes fueron hospitalizados con los primeros síntomas de un síndrome coronario agudo. Los científicos observaron en estos pacientes la masa corporal, el historial familiar de enfermedades, la actividad física, la presión sanguínea, el colesterol y la diabetes.

A través de métodos de análisis estadístico, los científicos tomaron prestado del campo de la inteligencia artificial la técnica del procesamiento analítico en línea (OLAP), desarrollado a principios de los años 90 y utilizado sobre todo en el campo de la industria y el comercio para el análisis financiero y de marketing.

En concreto, OLAP aportó al estudio una visión multidimensional de los datos de cada paciente, que permitió diferenciar patrones, incluso en los más grandes conjuntos de datos, que eran invisibles hasta para los más expertos en el uso de las hojas de cálculo.

Lo único que tuvieron que hacer Kostakis y sus colaboradores de la Universidad de Patras fue adaptar el sistema tradicional, que mide parámetros económicos, a la medición de los factores de riesgo de enfermedad cardíaca. El resultado fue un sistema para calcular esta variable mucho más rápido que el tradicional análisis estadístico.

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