Antecedentes:

El infarto agudo de miocardio representa la primera causa de muerte no trasmisible a nivel mundial. Su diagnóstico es una tarea altamente compleja que se ha intentado modelar mediante métodos automáticos. Se expone una revisión sistemática de estudios de pruebas diagnósticas de los síndromes coronarios agudos mediante sistemas inteligentes.

Métodos:

Revisión sistemática de la literatura a partir de Medline, Embase, Scopus, IEEE/IET Electronic Library, ISI Web Of Science, Latindex y LILACS de la evaluación diagnóstica de los síndromes coronarios agudos mediante sistemas inteligentes. Fue realizada por 2 revisores de manera independiente y las discrepancias se resolvieron por una tercera persona. Se extrajeron las características operativas de cada herramienta.

Resultados:

En total, 35 artículos cumplieron los criterios de inclusión. En 22 (62.8%) se utilizaron redes neuronales. Cinco comparan varias herramientas de sistemas inteligentes. En 13 se abarcaba todos los síndromes coronarios agudos y en 22 solo los infartos. En 21 los datos de entrada fueron la clínica y el electrocardiograma, en 10 solo el electrocardiograma. La mayoría utilizan como referente estándar el contexto clínico. Se encontraron altos niveles de precisión diagnóstica con un mejor rendimiento en el caso de redes neuronales y máquinas de soporte de vectores en comparación con las herramientas estadísticas de reconocimiento de patrones y árboles de decisiones.

Conclusiones:

Encontramos una amplia evidencia de que los abordajes a través de las herramientas de sistemas inteligentes alcanzan un alto nivel de precisión por lo que deberían ser consideradas como herramientas para el soporte de las decisiones diagnósticas de los síndromes coronarios agudos.

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