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Revolución digital en medicina: aplicaciones en Cardio-Oncología

04.01.2025 · AstraZeneca · 3 min

La Cardio-Oncología está experimentando una revolución sin precedentes en la medicina personalizada, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático en los esfuerzos por brindar una atención integral a los supervivientes de cáncer.

La ECV es la principal causa de muerte entre los supervivientes de cáncer.

>370.000 muertes/año

Las toxicidades relacionadas con los tratamientos pueden surgir de diversas terapias contra el cáncer, y su aparición puede reducir la eficacia del tratamiento, la calidad de vida y las tasas de supervivencia general.
Aunque los indicadores clínicos de riesgo de cardiotoxicidad son ampliamente reconocidos, la predicción de toxicidades sigue siendo un desafío debido a la considerable heterogeneidad entre individuos.
Identificar y detectar la cardiotoxicidad de manera temprana es crucial para garantizar resultados oncológicos y cardiovasculares óptimos en los pacientes con cáncer.

Aplicaciones de la IA/Big Data en Cardio-Oncología

Aplicaciones de la Inteligencia Artificial o Big Data en Cardio-Oncología

Asimismo, la telemedicina apoyada por la IA está mejorando el acceso a cuidados cardio-oncológicos, y tiene el potencial de mejorar la calidad de la atención, reducir costes y hacer tratamientos más personalizados para los pacientes.

Sin embargo, todavía existe una importante barrera: la brecha digital. Esta brecha digital se refiere al acceso limitado, los sesgos y otros factores que afectan la distribución, disponibilidad y utilización de la tecnología en salud. Las desigualdades demográficas y socioeconómicas en educación, recursos, acceso y oportunidades pueden agravar este problema.
Los datos existentes de atención médica constituyen el conjunto de información utilizado para construir estos algoritmos de inteligencia artificial. En consecuencia, existe el potencial de que estas inequidades se propaguen a través de las herramientas de salud digital y no sean generalizables a todas las poblaciones.
La inclusión de poblaciones subrepresentadas y entornos de atención médica es crucial para prevenir o minimizar la introducción de sesgos en los algoritmos de inteligencia artificial.

1. Echefu G, et al. Curr Treat Options Cardiovasc Med. 2025;27(1):2

ES-34312 Enero 2025

Revolución digital en medicina: aplicaciones en Cardio-Oncología

Aplicaciones de la IA/Big Data en Cardio-Oncología

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