Aplicación de la computación evolutiva en el diagnóstico del infarto agudo del miocardio. Hospital de San José, Bogotá DC, Colombia 2012 / Use of evolutionary computing for the diagnosis of acute myocardial infarction - Hospital de San José - Bogotá DC – Colombia

RESUMEN

La evaluación de los pacientes con dolor torácico representa un reto para los profesionales de la salud, al ser el infarto cardíaco fuente importante de muertes en el mundo. Se presenta un algoritmo genético (AG) para seleccionar el mejor conjunto de reglas que puedan soportar su diagnóstico. Los individuos fueron representados como una combinación de 17 operaciones lógicas OR o AND (determinados como 1 ó 0) que relacionaban las 18 variables de la escala de Braunwald. Se seleccionó una población de 200 individuos y a partir de ellos se generaron 200 hijos por recombinación y mutación (95% y 5% de probabilidad respectiva), durante 200 iteraciones (generaciones). La función de correspondencia fitness fue calculada a partir de la evaluación del fenotipo de cada individuo en el conjunto de entrenamiento (119 pacientes). Tras validarlas reglas resultantes en el conjunto de pruebas (40 pacientes) se alcanzó una precisión del 85% en el diagnóstico. Este resultado es parecido al desempeño de los médicos de urgencias y podría servir de apoyo en el diagnóstico diferencial del síndrome coronario agudo.

ABSTRACT

Chest pain presents a diagnostic challenge for the healthcare professional given myocardial infarction is a leading cause of death worldwide. A genetic algorithm (AG) is herein presented for a better rule selection which can supportdiagnosis. Individuals were represented with a combination of 17 logical operations, OR or AND (determined as 1or 0), which related the 18 variables of the de Braunwald scale. A population of 200 individuals was selected and 200 off springs were generated by recombination and mutation (95% and 5% probability respectively), during 200 iterations (generations). The corresponding fitness function was calculated based on a phenotypic evaluation of individuals comprising the training set (119 patients). Eighty-five percent (85%) diagnostic accuracy was achieved, after validatingthe resulting rules in the testing set (40 patients). This result is similar to emergency doctors´ performance, and has potential to serve as a support for differential diagnosis of acute coronary syndrome.