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Artificial Intelligence to Prevent Mobile Heart Failure Patients Decompensation in Real Time: Monitoring-Based Predictive ModelInteligencia artificial para prevenir la descompensación de pacientes con insuficiencia cardiaca móvil en tiempo real: modelo predictivo basado en la monitorización

Resumen

Los rápidos avances en las TIC y la recopilación de grandes cantidades de datos de salud móvil están dando lugar a nuevas formas de tratar a los pacientes. Estudios sugieren que los sistemas de telemonitorización y los modelos predictivos para el apoyo clínico y el empoderamiento del paciente pueden mejorar varias patologías, como la insuficiencia cardíaca, cuya tasa de ingresos es alta. En la práctica médica actual, los clínicos utilizan reglas simples que generan un gran número de alertas falsas. Con el fin de reducir las alertas falsas, en este estudio se presentan los modelos predictivos para prevenir descompensaciones que pueden llevar a ingresos. Estos se basan en datos clínicos móviles de 242 pacientes con insuficiencia cardíaca (IC) recopilados durante un período de 44 meses en el servicio de salud pública del País Vasco (Osakidetza). El mejor modelo predictivo obtenido es una combinación de alertas basadas en datos de monitoreo y un cuestionario con un clasificador Naive Bayes que utiliza una

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