title: Biomarcador para la Detección de Enfermedades Cardiacas
Creators: name: Contreras, Juan Rubén Delgado
name: Olague, José Guadalupe Arceo
Publisher: name: Universidad Autónoma de Zacatecas
Year: 2023
Subjects: subject: INGENIERIA Y TECNOLOGIA [7]
subject: Inteligencia Artificial
subject: Biomarcadores
subject: Enfermedades Cardiacas

description: Cardiac diseases (CD) are disorders that affect the functioning of the heart, being the leading cause of morbidity and death, claiming over 17.3 million lives annually. It is estimated that by 2030, this number will rise to 23.6 million deaths worldwide [2]. During the first half of 2021, there were 113,899 deaths due to heart diseases in Mexico [4]. If not detected in time, they can lead to serious complications such as heart failure, myocardial infarction, stroke, etc. Early detection is essential to initiate appropriate treatments and prevent devastating consequences. The medical community uses clinical features such as electrocardiogram results, blood analysis, echocardiograms, and stress tests to detect CD. Artificial intelligence in the field of medicine has had a significant impact in various areas such as prediction, prevention, treatment personalization, drug discovery, among others. Therefore, the objective of this research is to develop a biomarker using machine learning techniques to predict these conditions. Analyzing anthropometric characteristics, dietary habits, health aspects, and other secondary diseases, such as diabetes, a dataset of 253,680 observations with 19 features was explored. Genetic algorithms were used to identify risk factors, and logistic regression, random forest, and KNN were employed to classify patients into eight different groups, considering the presence of diabetes, age ranges, and gender. With an accuracy exceeding 80% in various groups, it is concluded that the implementation of artificial intelligence tools and the consideration of general patient information, both healthy and sick, can contribute to predicting cardiac diseases. This allows for a timely diagnosis tailored to the individual needs of each patient and contributes to the prevention of future cardiovascular complications.
description: Las enfermedades cardiacas (EC) son trastornos que afectan el funcionamiento del corazón, siendo la principal causa de morbilidad y muerte ya que anualmente se cobran más de 17,3 millones de vidas y se estima que para 2030 esta cantidad ascienda a 23,6 millones de fallecimientos a nivel mundial [2]. Durante el primer semestre de 2021 en México hubo 113,899 decesos por Enfermedades del corazón [4]. Si no se detectan a tiempo, pueden provocar complicaciones graves como insuficiencia cardíaca, infarto de miocardio, accidente cerebrovascular, etcétera. La detección temprana es esencial para iniciar tratamientos adecuados y prevenir consecuencias devastadoras. La comunidad médica utiliza características clínicas como resultados de electrocardiograma, análisis de sangre, ecocardiograma y pruebas de esfuerzo para detectar EC. La inteligencia artificial en el campo de la medicina ha tenido un impacto significativo en diversas áreas como predicción, prevención, personalización de tratamiento, descubrimiento de medicamentos, entre otras, por lo tanto, el objetivo de esta investigación es desarrollar un biomarcador mediante técnicas de aprendizaje automático para predecir estas afecciones. Analizando características antropométricas, hábitos alimenticios, aspectos de salud y otras enfermedades secundarias, como la diabetes, se exploró un conjunto de 253,680 observaciones con 19 características. Se utilizaron algoritmos genéticos para identificar factores de riesgo, así como regresión logística, random forest y KNN para clasificar a los pacientes en ocho grupos distintos, considerando la presencia de diabetes, rangos de edad y género. Con una precisión superior al 80% en diversos grupos, se concluye que la implementación de herramientas de inteligencia artificial y la consideración de información general de pacientes, tanto sanos como enfermos, pueden contribuir a prever enfermedades cardiacas. Esto permite un diagnóstico oportuno adaptado a las necesidades individuales de cada paciente y contribuye a la prevención de futuras complicaciones cardiovasculares.