UNIVERSITAT DE VALENCIA

El Servicio de del Hospital Clínic Universitari de València y el grupo de investigación IDAL del Departamento de Ingeniería Electrónica de la Universitat de València han desarrollado conjuntamente un sistema de ayuda a la decisión clínica que predice el riesgo de padecer una angina de pecho. Se trata de una herramienta para pacientes que acuden a Urgencias por dolor torácico de origen incierto, en los que las pruebas de laboratorio descartan un infarto agudo de miocardio pero que, aún así, pueden padecer una angina de pecho inestable.

Este sistema puede ayudar a los profesionales clínicos en su tarea diaria y optimizar recursos humanos y económicos ya que permite discriminar los casos irrelevantes en los que no se requiera hospitalizar al paciente.

La herramienta predice el riesgo de angina de pecho basándose en el resultado de la evaluación clínica realizada de forma estándar en Urgencias teniendo en cuenta las características del dolor torácico y los datos del historial clínico del paciente. Esta herramienta se basa en un modelo matemático obtenido a partir de una población de más de 1.000 casos registrados por el Servicio de Cardiología del Hospital Clínic, dentro de una línea de investigación dirigida por el Doctor Juan Sanchis, y se ha validado con otra población de más de 100 nuevos casos.

El porcentaje de acierto de la herramienta para los casos en los que el paciente no sufre un episodio de angina de pecho (valor predictivo negativo, VPN) es del 92% en la población de validación, lo que supera ampliamente los estándares clínicos para aplicar estos métodos (más del 80% en VPN).

El uso de esta herramienta resulta muy sencillo y gracias a su interfaz web puede ser utilizada desde cualquier Unidad de Urgencias con conexión a Internet.

El grupo de investigación Intelligent Data Analysis Laboratory (IDAL) del Departamento de Ingeniería Electrónica de la Universitat de València (http://idal.uv.es), dirigido por el profesor Emilio Soria, está especializado en la aplicación de técnicas de aprendizaje máquina e inteligencia computacional para la extracción de conocimiento en diversos campos de la ciencia y la ingeniería. IDAL ha aplicado con éxito estas técnicas en un amplio rango de datos obtenidos en el campo de la medicina -cardiología, urología, radiología, medicina interna, etc.-, farmacia -farmacocinética, optimización de dosis, etc.-, procesado inteligente de señales biomédicas, modelos de predicción atmosférico, minería de datos en aplicaciones web y de marketing, etc.

El grupo de investigación de Juan Sanchis, del Servicio de Cardiología del Hospital Clínic Universitari de València y del Departament de Medicina de la Universitat de València, está trabajando desde hacer varios años en la evaluación del riesgo en los pacientes con síndromes coronarios agudos, utilizando tanto las características clínicas como los marcadores biológicos de laboratorio. Este grupo de investigación ha desarrollado sistemas de puntuación de riesgo, mediante datos clínicos sencillos, para evaluar aquellos pacientes cuyo diagnóstico de entrada es incierto y ha elaborado un protocolo para optimizar los ingresos y acortar la estancia de estos pacientes.