El impacto de la Inteligencia Artificial en el diagnóstico y pronóstico de la Insuficiencia Cardíaca

Resumen

Objetivo: Comprender el papel de la inteligencia artificial (IA) en la detección, diagnóstico, monitoreo y pronóstico de la insuficiencia cardíaca (IC). Métodos: Se trata de una revisión bibliográfica integrativa, en la cual se utilizó la base de datos PubMed Central (PMC). Inicialmente, se identificaron 945 artículos, que fueron sometidos a criterios de elegibilidad. De estos, 15 artículos fueron seleccionados para la elaboración de este estudio. Resultados: La IC es una de las principales condiciones crónicas de carácter cardiovascular, cuya gestión clínica actual requiere cada vez más la adopción de nuevas tecnologías. En este contexto, la inteligencia artificial, con la aplicación de algoritmos como machine learning (ML), redes neuronales convolucionales (CNN), Support Vector Machine (SVM) y K-Nearest Neighbors (KNN), desempeña un papel sumamente relevante para la optimización y detección temprana de esta patología cardíaca. Además de la agilidad, estos algoritmos permiten identificar patrones que pueden no ser evidentes en los análisis tradicionales, influyendo en la mejora de los factores diagnósticos y pronósticos con el objetivo de mejorar los resultados clínicos. Consideraciones finales: Por lo tanto, se destaca que, a pesar del enorme potencial de la IA como herramienta para ayudar en el manejo clínico de la IC, aún se necesitan más investigaciones para garantizar la estandarización de los modelos, con el fin de asegurar su implementación eficaz en la práctica clínica.