El modelo genera una estimación de casos en base a un algoritmo de inteligencia artificial con datos meteorológicos
Un grupo de científicos japoneses han desarrollado un modelo predictivo que genera una estimación sólida de la incidencia diaria de paro cardiaco extrahospitalario. Para ello, los investigadores han utilizado un conjunto de enfoques de aprendizaje automático, datos meteorológicos y cronológicos de alta resolución, que permitirá mejorar el pronóstico de los pacientes.
La investigación publicada en la revista médica Heart explica que los paros cardiacos extrahospitalarios tienen menor índice de supervivencia y que el riesgo de padecerlo se agrava según las condiciones meteorológicas determinadas.
Para explicar este fenómeno, los investigadores crearon un modelo predictivo que se ha desarrollado en base a un algoritmo de inteligencia artificial que detecta datos meteorológicos y datos temporales.
La investigación se llevó a cabo con una muestra inicial de 1.299.784 casos del registro japonés de paros cardiacos extrahospitalarios. Para el análisis comparativo, los expertos tomaron a un grupo de 525.374 personas (2005 y 2013) a quienes se les aplicó el algoritmo y a un grupo de 135.678 personas entre los años 2014 y 2015. El objetivo del estudio era comprobar si el modelo predictivo era capaz de establecer un dato de paros cardiacos diarios en otros años.
A partir de la información generada por el experimento, los expertos han concluido que los domingos, lunes, festivos, invierno, la temperatura ambiente baja y la gran diferencia de temperatura entre días se asociaron más fuertemente con la incidencia de paros cardiacos que otras variables meteorológicas y cronológicas.
"Con respecto a las variables meteorológicas, la temperatura ambiente media más baja en un día fue la más asociada con la incidencia casos de paros cardiacos extrahospitalarios. Además, una mayor diferencia en la temperatura ambiente media del día anterior y una mayor diferencia entre las temperaturas ambiente máxima y mínima dentro de un día también se asociaron con la incidencia de casos que otras variables. Entre las variables cronológicas, el año más reciente, el invierno, el domingo, el lunes y el feriado se asociaron más fuertemente con la incidencia de paros", han señalado los autores de la investigación.
A modo de conclusión, los investigadores han argumentado que "el modelo puede predecir las condiciones meteorológicas con dos semanas de anticipación. Nuestro experimiento para la incidencia diaria de casos de paros cardiacos extrahospitalarios es ampliamente aplicable para la población general en los países desarrollados porque este estudio tuvo un tamaño de muestra grande y utilizó datos meteorológicos completos. Muchos países desarrollados se encuentran en un rango de latitud similar al de Japón", lugar donde se llevó a cabo la investigación.
La investigación publicada en la revista médica Heart explica que los paros cardiacos extrahospitalarios tienen menor índice de supervivencia y que el riesgo de padecerlo se agrava según las condiciones meteorológicas determinadas.
Para explicar este fenómeno, los investigadores crearon un modelo predictivo que se ha desarrollado en base a un algoritmo de inteligencia artificial que detecta datos meteorológicos y datos temporales.
La investigación se llevó a cabo con una muestra inicial de 1.299.784 casos del registro japonés de paros cardiacos extrahospitalarios. Para el análisis comparativo, los expertos tomaron a un grupo de 525.374 personas (2005 y 2013) a quienes se les aplicó el algoritmo y a un grupo de 135.678 personas entre los años 2014 y 2015. El objetivo del estudio era comprobar si el modelo predictivo era capaz de establecer un dato de paros cardiacos diarios en otros años.
Factor meteorológico y datos temporales en casos de paro cardiaco
A partir de la información generada por el experimento, los expertos han concluido que los domingos, lunes, festivos, invierno, la temperatura ambiente baja y la gran diferencia de temperatura entre días se asociaron más fuertemente con la incidencia de paros cardiacos que otras variables meteorológicas y cronológicas.
"Con respecto a las variables meteorológicas, la temperatura ambiente media más baja en un día fue la más asociada con la incidencia casos de paros cardiacos extrahospitalarios. Además, una mayor diferencia en la temperatura ambiente media del día anterior y una mayor diferencia entre las temperaturas ambiente máxima y mínima dentro de un día también se asociaron con la incidencia de casos que otras variables. Entre las variables cronológicas, el año más reciente, el invierno, el domingo, el lunes y el feriado se asociaron más fuertemente con la incidencia de paros", han señalado los autores de la investigación.
A modo de conclusión, los investigadores han argumentado que "el modelo puede predecir las condiciones meteorológicas con dos semanas de anticipación. Nuestro experimiento para la incidencia diaria de casos de paros cardiacos extrahospitalarios es ampliamente aplicable para la población general en los países desarrollados porque este estudio tuvo un tamaño de muestra grande y utilizó datos meteorológicos completos. Muchos países desarrollados se encuentran en un rango de latitud similar al de Japón", lugar donde se llevó a cabo la investigación.
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