Módulo para diagnosticar la necesidad de realizar la coronariografía a los pacientes del Cardiocentro Ernesto Che Guevara

Abstract

La coronariografía es un proceso diagnóstico por imagen cuya función es el estudio de los vasos circulatorios del corazón que no son visibles mediante la radiología convencional. Realizar la prueba sin que verdaderamente el paciente lo requiera puede afectarlo y en algunos casos ocasionar la muerte. Además de resultar costosa por los recursos médicos que en ella se invierten. La presente investigación se desarrolla en el Departamento de Hemodinámica del Cardiocentro “Ernesto Che Guevara” de Villa Clara, cuyo objetivo es desarrollar un módulo para el software AngioDat que permita diagnosticar la necesidad de realizar la coronariografía a los pacientes utilizando métodos de Inteligencia Artificial, Se parte de una base de casos con la información relacionada de los pacientes a los que se les ha realizado coronariografía. A partir de esta información se definen los datos predictores para la confección de la base de conocimiento con la cual se trabajará posteriormente con el software Weka. Luego se determina el método de Inteligencia Artificial que mejor discrimine entre pacientes con coronariografía positiva o negativa. Con el modelo seleccionado se desarrolla un módulo para AngioDat que diagnostique la necesidad de realizar la coronariografía a pacientes candidatos a ella.

Coronary angiography is a diagnostic imaging process whose function is the study of the circulatory vessels of the heart that are not visible by conventional radiology. Perform the test without the patient truly requires it can affect and in some cases result in death. In addition to being costly for medical resources invested in it. This research is conducted in the Department of Cardiology Hemodynamics "Ernesto Che Guevara" of Villa Clara, which aims to develop a module for AngioDat software to diagnose the need for coronary angiography patients using artificial intelligence methods, It is part of a database with information related cases of patients who have undergone coronary angiography. From this information the data predictors for making the knowledge base which will subsequently work with the Weka software defined. Artificial Intelligence method that best discriminates between patients with positive or negative coronary angiography is then determined. With the model selected a module for AngioDat diagnose the need for coronary angiography patients candidates it develops.