Abstract
La HVI afecta a millones de personas en el mundo y aumenta la morbimortalidad cardiovascular. El ECG digital es universal y posee software de interpretación que realizan mediciones mas exactas y complejas que las del humano. El ECG es la herramienta diagnóstica mas utilizada para detectar HVI pero su exactitud es menor al 50%. Además, la exactitud del médico para interpretar un ECG es baja (30%); la razón es por que el ECG contiene grandes cantidades de información y la pericia del médico juega un papel fundamental. Además, para que un médico sea considerado apto para interpretarlo debe de entrenarse continuamente, situación que difícilmente se cumple en la práctica diaria. Todo estos factores interaccionan y hacen que la mayoría de los pacientes con HVI –incluso los sometidos a un ECG-- no se diagnostiquen. Desde hace mas de cien años existe este problema; los criterios diagnósticos tienen desbalance entre sensibilidad y especificidad, alta colinealidad, y poca reproducibilidad; además, la mayoría no están validados.En un estudio previo creamos y validamos un AD con el algoritmo C5.0 de ML; el AD alcanzó una exactitud diagnóstica de 70% superando a los criterios actuales. Nuestro AD mantuvo su aplicabilidad clínica y redujo las limitaciones clásicamente descritas en otros criterios. Una limitación de nuestro trabajo es que evitamos la medición de variables asociadas a HVI por su complejidad de obtención (ej. duraciones y áreas). El objetivo de este estudio es crear un nuevo AD usando mediciones extraídas de un software de interpretación electrocardiográfica. Usar esta metodología nos permitirá conseguir lo siguiente: 1) mantener la aplicabilidad clínica, 2) aumentar la exactitud por encima de 80%, 3) mantener el balance entre sensibilidad y especificidad, 4) eliminar los sesgos asociados al operador, y 5) generar nuevas hipótesis de la HVI en el ECG.
| Date of Award | 2019 |
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| Original language | Spanish |