ARTICULO ORIGINAL Rev. Methodo 2022;7(2):80-93

https://doi.org/10.22529/me.2022.7(2)06

Recibido 02 Mar. 2021 | Aceptado 28 Oct. 2021 |Publicado 12 Abr. 2022

Predicción del comportamiento de marcadores cardíacos por inteligencia artificial en pacientes hipertensos y diabéticos con síndrome coronario agudo

Prediction of the behavior of cardiac markers by artificial intelligence in hypertensive and diabetic patients with acute coronary syndrome

Agustín N. Joison1

1. Universidad Católica de Córdoba, Facultad de Ciencias Químicas Correspondencia: Agustín Joison email: ajoison2001@yahoo.com.ar

Resumen

INTRODUCCIÓN: Estudios recientes han demostrado que la sensibilidad de los marcadores cardíacos troponinas y creatina quinasa depende de otras condiciones que presenten pacientes diabéticos e hipertensos con síndrome coronario agudo.

OBJETIVO: Utilizar un modelo predictivo del comportamiento de los marcadores cardíacos.

MATERIAL Y MÉTODO: se realizó un estudio descriptivo, aleatorio, retrospectivo y observacional en pacientes con diabetes (n = 76) e hipertensión (n = 22) con síndrome coronario agudo.

RESULTADOS: la red de percepton mostró que n = 10, 12 y 10 (100%) de los pacientes con diabetes, Creatina Quinasa (CK-MB) (0,8 y 12 hs) mostró una predicción de valores ≤ 25 UI / L. Troponina (cTnI) n = 7 (77,8%), n = 7 (77,8%) y n = 5 (62,5%) de los pacientes en el grupo de prueba (0, 8 y 12 hs) se observó una predicción de niveles ≤ 0,01 ng / ml. En los pacientes hipertensos los resultados obtenidos fue que n = 6, 5 y 5 (100%) de los pacientes CK-MB (0, 8 y 12 hs) mostró una predicción de una actividad ≤

25 UI / L. cTnI mostró que n = 2 (50.0%), n = 2 (66.7%) y n = 3 (75.0%) de los pacientes (0, 8 y 12 hs) mostró una predicción de niveles ≤ 0,01 ng / ml.

CONCLUSIONES: la sensibilidad y los valores plasmáticos de los marcadores cardíacos, se modifican al momento del diagnóstico de la enfermedad cardíaca en pacientes diabéticos e hipertensos.

Palabras claves: Sensibilidad, Red neuronal, biomarcadores, Enfermedad cardíaca, Predicción.

Abstract

INTRODUCTION: Recent studies have shown that the sensitivity of the cardiac markers troponin and creatine kinase depends on other conditions presented by diabetic and hypertensive patients with acute coronary syndrome.

OBJECTIVE: The objective of the work is to use a predictive model of the behavior of cardiac markers MATERIAL AND METHODS: a descriptive, randomized, retrospective and observational study was carried out in patients with diabetes (n = 76) and hypertension (n = 22) with acute coronary syndrome.

RESULTS: percepton network showed that n = 10, 12 and 10 (100%) of the patients with diabetes, Creatine Kinase (CK-MB) (0.8 and 12 h) showed a prediction of values ≤ 25 IU / L Troponin (cTnI) n = 7 (77.8%), n = 7 (77.8%) and n = 5 (62.5%) of the patients in the test group (0, 8 and 12 h) were observed a prediction of levels ≤ 0.01 ng/ml. In hypertensive patients, the results obtained were that n = 6, 5 and 5 (100%) of the CK-MB patients (0, 8 and 12 h) showed a prediction of an activity ≤ 25 IU / L. cTnI showed that n = 2

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Jacinto Ríos 571 Bº Gral. Paz. X5004FXS. Córdoba. Argentina. Tel.: (54) 351 4517299 / Correo: 80

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Joison A.N. Predicción del comportamiento de marcadores cardíacos por inteligencia artificial en pacientes hipertensos y diabéticos con síndrome coronario agudo.

(50.0%), n = 2 (66.7%), and n = 3 (75.0%) of patients (0, 8, and 12 hrs) showed predicted levels ≤ 0.01

ng/mL.

CONCLUSIONS: the sensitivity and plasma values of cardiac markers are modified at the time of heart disease diagnosis in diabetic and hypertensive patients.

Keywords: Sensitivity, Neural network, biomarkers, Heart disease, Prediction.

Introducción

investigación científica se centra en predecir en La

enfermedad

cardiovascular,

síndrome

el tiempo ciertos diagnósticos a partir de coronario agudo, enfermedad de las arterias relaciones entre variables explicativas de una coronarias, infarto de miocardio o insuficiencia determinada enfermedad9. El objetivo del trabajo cardíaca son sinónimos de la principal causa de es

utilizar

un

modelo

predictivo

del

muerte y discapacidad en todo el mundo1. Hay comportamiento de los marcadores cardíacos pacientes (40%) con factores de riesgo

cTnI y CK-MB en pacientes diabéticos e

convencionales para estas enfermedades, como hipertensos con síndrome coronario agudo sin hipertensión, diabetes mellitus, tabaquismo e elevación

del

ST

(SCASEST)

mediante

hipercolesterolemia y el 80% no tiene o solo uno inteligencia artificial a partir de un big data de los factores de riesgo2. Uno de los marcadores entrenado por redes neuronales.

con alta sensibilidad en el diagnóstico del síndrome coronario agudo (SCA) son las

troponinas (cTnI, hs-TnI). Sin embargo, estudios Materiales y métodos

recientes han demostrado que la interpretación de su valor depende de otras condiciones que Se realizó un estudio descriptivo, aleatorio, presentan

algunos

pacientes

como

la

retrospectivo y observacional en una muestra de hipertensión y la diabetes, enfermedades que pacientes de ambos sexos ingresados en la ocurren con las enfermedades renales crónicas, unidad coronaria de la clínica universitaria Reina que pueden modificar el metabolismo y la Fabiola, Córdoba, Argentina durante el período excreción de troponinas3. Otro biomarcador 2016-2018. Las características de la muestra de cardíaco es la creatina quinasa-MB (CK-MB), estudio

fueron

las

siguientes:

pacientes

isoenzima que se encuentra principalmente en el reclutados con diabetes (n = 76) e hipertensión (n corazón. Cuando aparece en nivel anormal> 25

= 22) que padecían SCASEST medicados con UI / L a las 6 horas de inicio del SCA, confirma metformina,

glibenclamida,

IECA,

BBL

la existencia de daño del músculo cardíaco, pero respectivamente,

pacientes

control

con

también muestra disminución de su actividad en SCASEST sin patologías asociadas (n = 13); este pacientes hipertensos4. En pacientes hipertensos grupo mostró valores de CK-MB y cTnI > 25 UI y diabéticos medicados con inhibidores de la

/ L y > 0,01 ng / ml respectivamente. Se excluyó enzima convertidora de angiotensina (IECA), el grupo de pacientes con otras enfermedades o betabloqueantes

(BBL),

metformina

y

patologías cardiovasculares. La base de datos se glibenclamida respectivamente, la sensibilidad realizó con 300 pacientes con diagnóstico de de los biomarcadores CK-MB y cTnI disminuyen

SCASEST, medicados con algunos de los

respecto al grupo control (sin patologías fármacos mencionados anteriormente. Las

asociadas)5, 6. Aunque persisten las dudas sobre variables analizadas como dependientes fueron los valores negativos de marcadores cardíacos los marcadores cardíacos cTnI y CK-MB al como la troponina y los electrocardiogramas sin ingreso en la unidad coronaria (0 horas) y a las 8

elevación del ST, aumenta la incertidumbre y 12 horas del ingreso; diabetes, enfermedades sobre la enfermedad coronaria. En este sentido, hipertensivas y medicación como variables el uso de big data y redes neuronales ha llevado explicativas y presión sistólica como covariable.

al desarrollo de modelos de predicción de riesgos Se analizó la predicción de marcadores cardíacos de comportamiento de biomarcadores7. En el de cada uno de los pacientes ingresados cuidado de la salud, la toma de decisiones es más utilizando las redes artificiales entrenadas MLPs eficiente prevenir la para mejorar la calidad de (Multilayer Percepton).

vida8. El uso de Big Data en deep learning y redes Criterios de Inclusión: Todos los pacientes neuronales tiene la ventaja de realizar

diabéticos e hipertensos con síndrome coronario automáticamente análisis de variables a partir de agudo sin elevación del segmento ST internados una base de datos. En este sentido la

en la unidad coronaria.

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Joison A.N. Predicción del comportamiento de marcadores cardíacos por inteligencia artificial en pacientes hipertensos y diabéticos con síndrome coronario agudo.

Criterios de exclusión: Pacientes que no respectivamente niveles sanguíneos ≤ 0.01 ng /

presentan las condiciones patológicas nombradas ml tabla 5. La curva ROC muestra que el área en los criterios de inclusión.

promedio bajo la curva es 0.57. Que es un valor mayor a 0.5, por lo que el modelo tiene una capacidad de clasificación aceptable (Figura 1).

Análisis estadístico

Cuando analizamos la gráfica de ganancias acumuladas indica un aumento en el modelo Los datos se analizaron mediante redes

predictivo respecto al aleatorio respecto al neuronales utilizando MLP con el software porcentaje del total de casos, que corresponde al Statistical IBM SPSS versión 22. El conjunto de 58%, 62% y 58% de CK-MB ≤ 25 UI / L, y cTnI

datos se dividió aleatoriamente en: 60% como 48%, 62% y 64% de cTnI ≤ 0.01 ng / ml a las 0, entrenamiento, 30% de prueba y 10% de reserva.

8, 12 horas respectivamente, (Figura 2).

La arquitectura utilizó dos capas ocultas y una Pacientes hipertensos.

función de activación de la capa de salida La asignación aleatoria según el número relativo softmax. El entrenamiento de la red se realizó por de casos se muestra en la tabla 6.

lotes con un algoritmo de gradiente conjugado Respecto al grupo de prueba en pacientes escalado, y opciones de entrenamiento de lambda hipertensos (n = 22) mostró un desempeño de red inicial de 0.0000005, sigma inicial de 0.00005, de MPLs similar; los resultados obtenidos desplazamiento de intervalo de +/- 0.5. Los indicaron que 6, 5 y 5 (100%) de los pacientes en resultados se realizaron con una estructura de red el grupo de prueba CK-MB (0, 8 y 12 hs) descriptiva, con diagramas y pesos sinápticos. El respectivamente tenían actividad ≤ 25 UI / L.

rendimiento de la red se analizó mediante tabla 7. cTnI mostró un comportamiento similar, diagramas de clasificación, curvas ROC y curvas observando que en 2 (50.0%), 2 (66.7%) y 3

de beneficios acumulados. Se calcularon las (75.0%) de los pacientes en el grupo de prueba curvas ROC con AUC (área bajo la curva) para

(0, 8 y 12 hs) respectivamente tenían niveles el modelo MLP. Se calcularon la sensibilidad y sanguíneos ≤ 0,01 ng / ml tabla 8. Siguiendo el la especificidad con intervalos de confianza del mismo protocolo en cuanto a la predicción del 95%.

comportamiento de los marcadores en función de la medicación antihipertensiva recibida por los pacientes del grupo de prueba, los resultados Resultados

mostraron una actividad de CK-MB (0, 8 y 12 hs)

≤ 25 UI / L, 0 hs (n = 1, 100%), 8 hs (n =

Pacientes diabéticos

9,

La asignación aleatoria según el número relativo 100%), 12 hs (n = 6, 100%) tabla 9. La de casos se muestra en la tabla 1.

predicción en el grupo de prueba de cTnI En cuanto al grupo de prueba de pacientes teniendo en cuenta que es un marcador más diabéticos (n = 76) que nos interesa muestra el sensible

que

CK-MB,

mostró

un

verdadero rendimiento de la red de percepción.

comportamiento similar a las 0 hs n = 6 (100%) Los resultados obtenidos indicaron que 10, 12 y y 12 hs n = 7 (100%) a excepción de 8 horas n =

6 (100%), con valores sanguíneos ≤ 0,01 ng / ml 10 (100%) de los pacientes del grupo de prueba CK-MB (0, 8 y 12 hs) tienen valores de actividad (tabla 10). La curva ROC mostró que el área bajo

≤ 25 UI / L tabla 2. cTnI mstró un

la curva tiene un promedio de 0,60 para cTnI, en comportamiento similar con 7 (77.8%), 7

comparación con 0,57 para CK-MB, por lo que

(77.8%) y 5 (62.5 %) de los pacientes (0, 8 and el modelo tiene una capacidad de clasificación 12 hs) respectivamente tuvieron valores

similar para cTnI (Figura 3) Cuando analizamos sanguíneos ≤ 0.01 ng/ml tabla 3. Cuando se la gráfica de ganancias acumuladas indica un analizó la predictibilidad de los marcadores aumento en el modelo predictivo respecto al cardíacos según la medicación administrada, se aleatorio respecto al porcentaje del total de casos, encontró un resultado similar con respecto a la que corresponde al 62%, 60% y 58% de CK-MB

≤ 25 UI / L, a las 0, 8, 12 horas respectivamente, enfermedad.

Pacientes

medicados

con

y 100%, 90% y 90% de cTnI ≤ 0.01 ng / ml a las metformina y glibenclamida en el grupo de prueba CK-MB a las 0, 8 y 12 hs, la red de MPLs 0, 8, 12 horas respectivamente ( Figura 4).

predijo con éxito valores ≤ 25 UI / L de actividad, 0 hs (n = 10, 100%), 8 hs (n = 11, 91,7%), 12 hs Discusión

(n = 12, 100%) tabla 4. Similar a lo observado de CK-MB en cuanto a medicación, cTnI mostró en

Las investigaciones realizadas en la predicción pacientes tratados con estos medicamentos: n = 7

con redes neuronales (MPLs) del infarto agudo (77,8%), n = 7 (77,8%) yn = 6 (66,7%) de miocardio en pacientes ingresados con pertenecientes al grupo testeado (0, 8 y 12 hs) síndrome coronario agudo al servicio de

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urgencias utilizando como covariables el registro con metformina en pacientes diabéticos y la del electrocardiograma y la troponina marcadora actividad de CK-MB. Resultados obtenidos con

encontraron 100% de sensibilidad en la

este tipo de pacientes indicaron además que que aplicación del modelo de 6 neuronas de entrada las interpretaciones de los resultados de y 2 capas ocultas10. El uso de fármacos laboratorio deben ser cuidadosamente analizados normoglucémicos eficaces como la metformina al momento de tomar la decisión terapéutica, a adquiere importancia en pacientes diabéticos con pesar de que los valores de los biomarcadores riesgo de eventos coronarios. En estos casos, se indiquen normalidad17. Los pacientes ingresados ha demostrado que el uso de metformina reduce en la unidad coronaria mostraron la predicción, la actividad de CK-MB y el nivel de cTnI 11,12.

respecto a la tendencia de encontrar valores por Una serie de artículos publicados que involucran debajo de los basales. Aunque existen estudios el uso de MLP para predecir el comportamiento realizados por estos y otros autores sobre la de SCA de biomarcadores cardíacos. Los

disminución de los niveles de cTnI y la actividad resultados son variados y no todos son

de CK-MB en pacientes diabéticos e hipertensos, directamente

comparables

debido

a

las

no existe mucha información sobre la predicción diferencias en la metodología, pero al menos para de su comportamiento. Con base en los

aquellos en los que los métodos y los insumos resultados obtenidos en investigaciones previas son similares, los resultados de esta investigación sobre la disminución de los valores de los se han comparado bastante favorablemente. El marcadores cardíacos cTnI y CK-MB en

esquema de arquitectura de red propuesta en pacientes diabéticos e hipertensos medicados con nuestra investigación que utiliza diabetes y metformina, IECA y BBL respectivamente, la medicamentos como covariables, mostró un

aplicación de algoritmos basados en redes modelo con una sensibilidad del 50% en la neuronales

por

inteligencia

artificial

ha

predicción de valores de CK-MB ≤ 25 UI / L y confirmado en estos pacientes con SCASEST los cTnI ≤ 0,01 ng / ml respectivamente. Cuando valores

de

los

biomarcadores

cardíacos

cambiamos la arquitectura usando capas ocultas plasmáticos disminuyen.

entre 2 y 50, la sensibilidad del modelo no tuvo Chieh-Chen Wu et al estudiaron la predicción del una mejor variación significativa (52%).

comportamiento de varios marcadores que se Los autores que utilizaron regresión logística miden en SCASEST por inteligencia artificial.

confirmaron los resultados de que los pacientes Al respecto, los resultados mostraron que los con NSTEMI que tomaban inhibidores de la valores de los pacientes diabéticos e hipertensos ECA tenían niveles más bajos de troponina al fueron significativamente menores en relación a ingreso (79,8 ng / dl frente a 120,0 ng / dl, p =

los valores altos esperados18. En este sentido, la 0,016). De acuerdo con estos autores, otros sensibilidad de cTnI fue del 76% y CK-MB del

encontraron que los pacientes hipertensos 56%19. Teniendo en cuenta los resultados tratados con betabloqueantes tenían niveles de obtenidos por estos autores y sin realizar biomarcadores por debajo de los valores

comparaciones en cuanto a las probabilidades en basales13. Los pacientes medicados con IECAs se la predicción de marcadores, es importante estudiaron mediante el análisis de la presentación aclarar que en nuestra investigación los pacientes clínica

del

SCASEST,

los

cambios

son todos hipertensos, lo que podría explicar la electrocardiográficos al ingreso y las pruebas de mayor probabilidad de que los biomarcadores laboratorio, incluidas la troponina (TnI) y la cardíacos tengan valores inferiores a los creatina quinasa MB (CK-MB). En cuanto a los

cortes.Al estudiar el comportamiento predictivo resultados, los usuarios de IECA tuvieron una de cTnI y CK-MB en pacientes diagnosticados menor liberación de biomarcadores en las de SCA, el 45% de ellos con hipertensión arterial primeras 24 horas de alrededor del 76,3%14.

(HTA), los resultados observados disminuyeron Kennon et al encontraron que en pacientes por debajo del punto de corte. Cuando

tratados con IECA los niveles de troponina analizamos los datos de nuestros pacientes, disminuyeron

aproximadamente

un

75%,

encontramos coincidencia con otros estudios, resultado que indicaría una posible asociación mostrando entre un 90 y 100 % de probabilidades entre esta reducción y los efectos beneficiosos, de valores por debajo de lo normal.

tanto sobre la reactividad vascular como sobre el La hipótesis sobre la probabilidad por regresión sistema de coagulación15. En un estudio en logística de encontrar valores disminuidos de pacientes diabéticos con infarto de miocardio con cTnI y CK-MB en pacientes hipertensos y elevación del ST (SCACEST) que fueron

diabéticos con SCASEST se apoya en otros medicados con metformina, se observó una estudios como el de Alexander J et al, en el que disminución en los niveles de cTnI16. Estudios se confirma esta asociación. En este sentido, encontraron una asociación entre el tratamiento nuestro estudio realizado por redes neuronales, Revista Methodo: Investigación Aplicada a las Ciencias Biológicas. Universidad Católica de Córdoba.

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es importante señalar que, aunque la sensibilidad Puntos claves

del modelo utilizado no es muy alta, se confirma la tendencia de que los valores de los

-La inteligencia artificial utilizando las redes biomarcadores

sean

bajos

en

pacientes

neuronales entrenadas a partir de una base de hipertensos y diabéticos. Estudios realizados en datos, han aumentado la confianza en áreas pacientes

diabéticos

e

hipertensos

con

específicas de la salud y disminuir la

SCACEST medicados con betabloqueantes e

incertidumbre respecto a los diagnósticos hipoglucemiantes orales, midieron cTnI y masa médicos. Las redes neuronales se propusieron de CK-MB, encontrando que la sensibilidad de por primera vez durante la Segunda Guerra ambos no era suficiente para evaluar el Mundial. McCulloch y Pius introdujeron un diagnóstico y evolución de la enfermedad modelo matemático para una neurona típica en la coronaria20. Hasta la fecha, no existe información corteza cerebral.

complementaria sobre la disminución de los

-En la práctica diaria, los cardiólogos a menudo valores de cTnI y CK-MB en pacientes con tienen que hacer un diagnóstico basado en datos SCASEST, pero en este estudio, los resultados medidos o estimados. Una de las principales mostraron que cuando el 70% de los pacientes ventajas de utilizar una red neuronal artificial fueron analizados para predecir valores bajos de para modelar la relación entre los posibles signos CK-MB y cTnI, 60 % de ellos fueron ≤ 25 UI / L

y síntomas y el diagnóstico es el hecho de que y 35% ≤ 0.01 ng / ml respectivamente. Los esta relación no tiene por qué ser lineal.

estudios PURSUIT y GUSTO-IIb encontraron

que solo el 30% y el 6,9%, respectivamente, de Bibliografía

los pacientes con SCASEST, tenían CK-MB

elevada21. En este sentido, muchos pacientes 1.

1.Wang, J, Tan, GJ, Han, LN, et al.

incluidos en estos estudios son hipertensos y Novel biomarkers for cardiovascular

diabéticos, por lo que la predicción realizada en risk prediction. J Geriatr Cardiol

nuestra

investigación

ha

corroborado

la

2017;14 (2):135-150.

probabilidad de encontrar valores disminuidos de estos marcadores. Los estudios con inteligencia 2.

2.Zagidullin, N, Motloch, LJ, Gareeva,

artificial en la predicción del comportamiento de D, et al. Combining Novel Biomarkers

los marcadores cardíacos en pacientes con for Risk Stratification of Two-Year

síndrome coronario agudo con patologías

Cardiovascular Mortality in Patients

asociadas midiendo los valores de troponina, with

ST-Elevation

Myocardial

mostraron un rango entre el 60 y el 100% de Infarction. J Clin Med 2020;9 (2):

probabilidad de incrementos en la misma. En este 3.

3.Banerjee, D, Perrett, C, Banerjee, A.

sentido, la sensibilidad del modelo de red Troponins, Acute Coronary Syndrome

neuronal fue del 90%.

and Renal Disease: From Acute Kidney

Injury Through End-stage Kidney

Conclusión

Disease. Eur Cardiol 2019;14 (3):187-

190.

4.

4.Amin, EA. ACEI Relation with

De acuerdo con los resultados obtenidos para las Cardiac Enzyme CK-MB Levels in

decisiones terapéuticas de los profesionales, esta Hypertensive Patients. Iraqi J Comm

patología coronaria se comporta como un cuadro Med 2009;22 (4):

confuso en muchas circunstancias en cuanto a la lectura de los valores plasmáticos de los 5.

5.Joison A, Baiardi G. Effect of

biomarcadores CK-MB y cTnI. Esta divergencia

Pharmacological treatment on cardiac

entre los resultados de laboratorio y la evolución biomarkers in patients with acute

de la enfermedad aumenta especialmente cuando coronary syndrome of non–ST segment

la patología se asocia a DM II y HTA. En este elevation

with

Type-2

diabetes

sentido, con los resultados analizados en este International Journal of Medical and

estudio, sería recomendable modificar algunas Health Sciences 2016;5 (1):32-37.

conductas o interpretaciones en el futuro, ya que 6.

6.Joison A, Barcudi R, Baiardi G.

la sensibilidad y los valores plasmáticos de estos Modification of cardiac biomarkers

biomarcadores cardíacos se ven afectados, lo que sensitivity in hypertensive patients

podría reducir su efectividad en el momento del diagnóstico respecto a SCASEST.

treated with angiotensin-converting

enzyme inhibitors in acute coronary

syndrome

with

non–st

segment

elevation Journal of International

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Revista Methodo: Investigación Aplicada a las Ciencias Biológicas. Universidad Católica de Córdoba.

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methodo@ucc.edu.ar / Web: methodo.ucc.edu.ar| ARTICULO ORIGINAL Rev. Methodo 2022;7(2):80-93.

Joison A.N. Predicción del comportamiento de marcadores cardíacos por inteligencia artificial en pacientes hipertensos y diabéticos con síndrome coronario agudo.

Anexo tabla

Tabla 1. Resumen de casos correspondientes a pacientes diabéticos Tabla 2. Predicción en el grupo analizado de actividad de CK-MB

en pacientes diabéticos respecto a la enfermedad a las 0, 8 y 12 horas.

Tabla 3. Predicción en el grupo probado de niveles de cTnI en pacientes diabéticos con respecto a la enfermedad a las 0, 8 y 12 horas.

Biomarcador

≤0.01 >0.01

ng/ml

ng/ml

n

n

cTnI(0hs)

Training

17

0

15

3

Test

7

1

4

2

Reserve

3

1

3

1

cTnI(8hs)

Training

17

0

15

3

Test

7

1

4

2

Reserve

3

1

3

1

cTnI(12hs)

Training

21

0

11

3

Test

6

0

5

3

Reserve

4

1

2

1

n: pacientes

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Tabla 4. Predicción en el grupo analizado de actividad de CK-MB en pacientes diabéticos con respecto a la medicación a las 0, 8 y 12 horas.

Biomarcador

≤25UI/L >25UI/L

n

n

CK-

Training

27

0

MB(0hs)

8

0

Test

10

0

4

0

Reserve

4

0

4

0

CK-

Training

26

1

MB(8hs)

6

2

Test

11

1

1

1

Reserve

5

0

1

0

CK-

Training

29

0

MB(12hs)

6

0

Test

12

0

2

0

Reserve

6

0

2

0

n: pacientes

Tabla 5. Predicción en el grupo probado de niveles de cTnI a 0, 8 y 12 horas en pacientes diabéticos respecto a la medicación.

Biomarcador

≤0.01ng/ml

>0.01ng/ml

n

n

cTnI(0hs)

Training

19

0

16

3

Test

7

1

10

2

Reserve

3

1

2

1

cTnI(8hs)

Training

17

0

15

3

Test

7

1

4

2

Reserve

3

1

2

1

cTnI(12hs)

Training

21

0

11

3

Test

6

0

5

3

Reserve

4

1

2

1

Tabla 6. Resumen de casos correspondientes a pacientes hipertensos

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Tabla 7. Predicción en el grupo analizado de Actividad de CK-MB

en pacientes hipertensos respecto a la enfermedad a las 0, 8 y 12 horas.

Tabla 8. Predicción en el grupo probado de niveles de cTnI a las 0, 8 y 12 horas en pacientes hipertensos con respecto a la enfermedad.

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Tabla 9. Predicción en el grupo analizado de actividad de CK-MB

en pacientes hipertensos respecto a la medicación a las 0, 8 y 12 horas.

Tabla 10. Predicción en el grupo probado de niveles de cTnI a 0, 8 y 12 horas en pacientes hipertensos respecto a la medicación.

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Joison A.N. Predicción del comportamiento de marcadores cardíacos por inteligencia artificial en pacientes hipertensos y diabéticos con síndrome coronario agudo.

Figura 1. Curvas ROC correspondiente a los marcadores CK-MB y cTnI en pacientes diabéticos.

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Joison A.N. Predicción del comportamiento de marcadores cardíacos por inteligencia artificial en pacientes hipertensos y diabéticos con síndrome coronario agudo.

Figura 2. Curvas de pronóstico de ganancias acumuladas de los marcadores CK-MB y cTnI en pacientes diabéticos Revista Methodo: Investigación Aplicada a las Ciencias Biológicas. Universidad Católica de Córdoba.

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Joison A.N. Predicción del comportamiento de marcadores cardíacos por inteligencia artificial en pacientes hipertensos y diabéticos con síndrome coronario agudo.

Figura 3. Curvas ROC correspondiente a los marcadores CK-MB y cTnI en pacientes hipertensos.

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Joison A.N. Predicción del comportamiento de marcadores cardíacos por inteligencia artificial en pacientes hipertensos y diabéticos con síndrome coronario agudo.

Figura 4. Curvas de ganancias acumuladas de los marcadores CK-MB y cTnI de pacientes hipertensos

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