El presente trabajo analiza un conjunto de más de 4000 pacientes, con 15 atributos que representan factores de riesgo de cardiopatía coronaria. Mediante inteligencia artificial, se identifican patrones predictivos de infartos de miocardio, abarcando factores demográficos, conductuales y médicos. Para este estudio se utiliza un modelo basado en entidades relacionadas para evaluar la influencia de cada variable en la salud cardíaca. Los resultados permitirán a los profesionales de Atención Primaria poder desarrollar estrategias proactivas para la prevención y el tratamiento de enfermedades cardiovasculares, fomentando una compresión más profunda de los factores de riesgo y estableciendo bases para un futuro más saludable.
Predicción del riesgo cardiovascular y Prevención de Infartos de Miocardio mediante IA
Vidal Rojas, F. (Autor/a). 2025
Tesis doctoral: Tesina (TFM)
Vidal Rojas, F. (Autor/a),
Suppi Boldrito, R. (Director/a),
2025Tesis doctoral: Tesina (TFM)
Tesis doctoral: Tesina (TFM)