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El aprendizaje profundo (Deep learning) puede extraer nuevos conocimientos de las imágenes de fundus retiniano, prediciendo factores de riesgo cardiovascular no previamente pensados como presentes o cuantificables. Utilizando datos de 284.335 pacientes y validados en dos conjuntos de datos independientes de 12.026 y 999 pacientes, los modelos de aprendizaje profundo predijeron edad, sexo, estado de tabaquismo, presión arterial sistólica y eventos cardíacos adversos importantes.
Los modelos utilizaban características anatómicas como el disco óptico o los vasos sanguíneos para generar cada predicción, superando la dificultad de observar y cuantificar las asociaciones en las imágenes médicas..
Predicción de factores de riesgo cardiovascular en fotografías a través del aprendizaje de IA
Prediction of cardiovascular risk factors from retinal fundus photographs via deep learning – Nature Biomedical Engineering
Deep learning predicts, from retinal images, cardiovascular risk factors—such as smoking status, blood pressure and age—not previously thought to be present or quantifiable in these images.
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