Aplicación del aprendizaje automático para la identificación de riesgo y diagnóstico de insuficiencia cardíaca

Abstract

La insuficiencia cardíaca congestiva se ha vuelto un problema de salud pública que aumenta cada año. La reducción del alto costo que esta conlleva se ve limitada por su desarrollo silente durante años antes del diagnóstico, especialmente en personas con alto riesgo cardiovascular y sin control de los factores de riesgo. Nuevos avances tecnológicos como la inteligencia artificial ofrecen soluciones a estas situaciones. Por tanto, en esta revisión narrativa se propone determinar la aplicación del aprendizaje automático para la identificación de riesgo y diagnóstico de insuficiencia cardíaca. La búsqueda se efectuó en inglés y español en las bases de datos PubMed, HINARI, Google Académico y Elsevier con los siguientes términos MeSH: «Artificial intelligence», «Machine Learning», «Algorithm», «Cardiology», «Heart Failure», «Heart Failure/diagnosis», y «Heart Failure/prevention and control». Se incluyeron artículos de revisión bibliográfica, casos y controles, artículos originales, revisiones sistemáticas con metaanálisis de 2018 a 2024, en los idiomas inglés y español. No se utilizó inteligencia artificial en la elaboración de este documento. La inteligencia artificial permite estratificar el riesgo de insuficiencia cardíaca y facilita su diagnóstico oportuno a través del análisis de técnicas de imagen cardíaca.Congestive heart failure has become a growing public health problem. Reducing the high cost of congestive heart failure is challenging, as it progresses silently for years before diagnosis, especially in people with high cardiovascular risk and who do not control predisposing factors. New technological advances such as artificial intelligence offer solutions to these problems. Therefore, in this narrative review we determine the application of machine learning for risk identification and diagnosis of heart failure. The search was carried out in English and Spanish in the databases PubMed, HINARI, Google Scholar and Elsevier with the following MeSH terms: «Artificial intelligence», «Machine Learning», «Algorithm», «Cardiology», «Heart Failure», «Heart Failure/diagnosis», and «Heart Failure/prevention and control». We considered original articles, metaanalyses, literature reviews, and systematic reviews, including both cases and controls, published within the last seven years. No artificial intelligence was used in the preparation of this document. Artificial intelligence allows for risk assessment of heart failure and facilitates its timely diagnosis through the analysis of cardiac imaging techniques.