La Universidad Estatal de Chelyabinsk (ChelGU) ha desarrollado y probado un sistema inteligente para predecir episodios recurrentes de fibrilación auricular, según informó el servicio de prensa de la universidad. El algoritmo no solo evalúa el riesgo de recurrencia, sino que también muestra al médico qué indicadores influyeron en la decisión.
El sistema fue creado por un investigador de la facultad de matemáticas de ChelGU bajo la dirección de profesores de la universidad, en colaboración con cardiólogos del Hospital Clínico Regional No. 3. Para el entrenamiento se utilizaron datos de exámenes de 97 pacientes tratados entre 2010 y 2013. Inicialmente, cada caso se describía con 27 características, que después del procesamiento se redujeron a 18. La comparación de varios algoritmos de aprendizaje automático mostró que el método de máquinas de vectores de soporte ofrecía la mejor eficiencia. Un paciente se clasifica en el grupo de alto riesgo solo si la probabilidad calculada de recurrencia supera el 91%.
Este umbral estricto reduce la frecuencia de conclusiones falsas positivas y permite a los médicos concentrarse en los casos más graves. Una característica importante es la transparencia del algoritmo: explica la contribución de cada signo clínico a la decisión final, lo que lo diferencia fundamentalmente de una "caja negra". Actualmente, el desarrollo es una herramienta lista para apoyar la toma de decisiones en cardiología práctica.