Ciencia de datos e inteligencia artificial en la predicción de eventos cardiovasculares en pacientes hipertensos: una revisión integrativa de la literatura
Cargando...
Fecha
Autores
Director
Enlace al recurso
DOI
ORCID
Google Scholar
gruplac
Descripción Dominio:
Título de la revista
ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Universidad Santo Tomás
Compartir
Descripción
Las enfermedades del sistema cardiovascular son la principal causa de mortalidad en el mundo. La hipertensión arterial es el principal factor de riesgo cardiovascular que puede evitarse. En disminuir las muertes por estas enfermedades, el uso de tecnologías innovadoras en esta región es de gran importancia. Este artículo de divulgación se enfatiza en los datos de la región de Tunja, ciudad que ha sido considerado el área de salud en datos, y datos de enfermedades de Tunja, y por tanto, se presentan las previsiones del uso de Ciencia de Datos y de la Inteligencia Artificial en el análisis de la predicción de eventos cardiovasculares en pacientes hipertensos. La revisión de estudios y de la literatura que han sido publicados en bases de datos, y que en la actualidad generan gran impacto en el área de tecnologías de la salud, ha sido sistemática, y los estudios han sido analizados de manera critica, en el uso de herramientas de aprendizaje automático y de las redes neuronales. La aplicación realizada demostró que modelos como Random Forest, XGBoost, y redes neuronales cilíndricas de memoria a largo y corto plazo, presentaron más del 88% de eficiencia en la predicción de infarto agudo de miocardio, en evento v y/o muerte cardiovascular en empresas de hipertensión. La incorporación de herramientas de ciencia de datos en sistemas de salud abiertos proveer conciencia sobre los recursos de prevención y disminución a lo esencial de la medicina.
Abstract
Diseases of the cardiovascular system are the leading cause of mortality in the world. Arterial hypertension is the main cardiovascular risk factor that can be avoided. In reducing deaths from these diseases, the use of innovative technologies in this region is of great importance. This popular article emphasizes the data of the Tunja region, a municipality that has been considered the health area in data, and disease data of Tunja, and therefore, the forecasts of the use of Data Science and Artificial Intelligence in the analysis of the prediction of cardiovascular events in hypertensive patients are presented. The review of studies and literature that have been published in databases, and that currently generate great impact in the area of health technologies, has been systematic, and the studies have been critically analyzed, in the use of machine learning tools and neural networks. The application showed that models such as Random Forest, XGBoost, and cylindrical neural networks of long-term and short-term memory, presented more than 88% efficiency in the prediction of acute myocardial infarction, event v and/or cardiovascular death in hypertension companies. The incorporation of data science tools in open health systems provide awareness about prevention resources and reduce the essentials of medicine.
Idioma
spa
Palabras clave
Citación
Nuñez Niño, D. E. (2026). Ciencia de datos e inteligencia artificial en la predicción de eventos cardiovasculares en pacientes hipertensos: una revisión integrativa de la literatura [Trabajo de Grado, Universidad Santo Tomás].Repositorio Institucional
Colecciones
Licencia Creative Commons
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 2.5 Colombia