Diagnóstico de aterosclerosis con inteligencia artificial: un enfoque innovador para una enfermedad compleja

Resumen

La aterosclerosis es una enfermedad inflamatoria crónica, progresiva y multifactorial, caracterizada por la acumulación de placas ateromatosas en las paredes arteriales, lo que puede provocar eventos cardiovasculares graves como infartos de miocardio y accidentes cerebrovasculares. Su patogénesis es compleja e involucra una interacción dinámica entre dislipidemia, inflamación crónica, disfunción endotelial y estrés oxidativo, factores que contribuyen a su alta mortalidad y morbilidad global. Dado su impacto económico y sanitario significativo, la predicción temprana y precisa de la aterosclerosis es esencial para mejorar los resultados clínicos y reducir los costos de salud. En este contexto, la inteligencia artificial (IA) ha surgido como una herramienta poderosa en la predicción y diagnóstico de la aterosclerosis. La integración de datos clínicos, ómicos y de dispositivos wearables mediante técnicas de IA, como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, ofrece un enfoque innovador para la medicina personalizada y de precisión. Estos sistemas pueden identificar patrones sutiles en grandes volúmenes de datos, lo que permite una mejor evaluación del riesgo, personalización del tratamiento y optimización de recursos sanitarios. Sin embargo, persisten desafíos en la necesidad de conjuntos de datos grandes y diversos para entrenar los modelos, así como en la interpretabilidad de los resultados. A pesar de estos retos, la IA presenta un gran potencial para revolucionar el diagnóstico y tratamiento de la aterosclerosis, lo que
justifica la necesidad de seguir perfeccionando estas tecnologías.