Utilizamos cookies para comprender de qué manera utiliza nuestro sitio y para mejorar su experiencia. Esto incluye personalizar el contenido y la publicidad. Para más información, Haga clic. Si continua usando nuestro sitio, consideraremos que acepta que utilicemos cookies. Política de cookies.

Presenta Sitios para socios Información LinkXpress hp
Ingresar
Publique su anuncio con nosotros
ARAB HEALTH - INFORMA

Deascargar La Aplicación Móvil




Eventos

27 ene 2025 - 30 ene 2025
15 feb 2025 - 17 feb 2025

Herramienta de IA detecta trastornos cardíacos ocultos a partir de fotos de ECG

Por el equipo editorial de HospiMedica en español
Actualizado el 01 Aug 2023
Print article
Imagen: La nueva herramienta de interpretación de ECG basada en IA está diseñada para uso mundial (Fotografía cortesía de Freepik)
Imagen: La nueva herramienta de interpretación de ECG basada en IA está diseñada para uso mundial (Fotografía cortesía de Freepik)

La disfunción sistólica del ventrículo izquierdo (VI) es una condición médica caracterizada por una debilidad en la cámara principal del corazón que disminuye significativamente la capacidad de bombeo del corazón, conduciendo a menudo a hospitalizaciones frecuentes y duplicando el riesgo de muerte prematura. Si bien esta afección se puede prevenir con la detección temprana y la medicación oportuna, la identificación de la enfermedad antes de la aparición de los síntomas sigue siendo un desafío. Sin la ayuda de un ecocardiograma o una resonancia magnética nuclear (RMN), un cardiólogo no puede diagnosticar a los pacientes con disfunción del VI. La detección amplia de este trastorno a menudo está limitada debido a las limitaciones tecnológicas y la disponibilidad de experiencia. Sin embargo, el electrocardiograma (ECG) es la prueba diagnóstica más accesible a nivel mundial en la práctica clínica cardiovascular. Ahora, una nueva aplicación de aprendizaje profundo ofrece un método de detección automatizado para la disfunción sistólica del VI.

Un equipo de investigadores de la Escuela de Medicina de Yale (New Haven, CT, EUA) ha ideado un nuevo método basado en inteligencia artificial (IA) para la interpretación de ECG destinado al uso mundial. Su diseño incorporó casi 400.000 ECG combinados con datos sobre disfunción cardíaca de pruebas de imágenes. El algoritmo se probó en varios formatos utilizando datos de varias clínicas y hospitales de EUA, así como de una gran cohorte comunitaria en Brasil.

"Demostramos que una simple foto o imagen escaneada de un ECG de 12 derivaciones, la prueba cardíaca más reconocida y fácil de obtener, puede proporcionar información clave sobre los trastornos de la función y la estructura cardíaca", dijo Rohan Khera, MD, MS, y su equipo del Laboratorio de Ciencias de Datos Cardiovasculares (CarDS). "Esto abre la posibilidad de traer finalmente una herramienta de detección para tales trastornos que afectan hasta uno de cada 20 adultos en todo el mundo. Su diagnóstico se retrasa con frecuencia ya que las pruebas avanzadas no están disponibles o solo están reservadas para aquellos con enfermedad sintomática. Ahora podemos identificar estos pacientes con una simple aplicación web o de teléfono inteligente”.

“Nuestra herramienta de IA permite el diagnóstico y el tratamiento tempranos y también identifica a las personas con riesgo futuro de desarrollar disfunción del VI”, agregó Khera. "Los hallazgos representan nuestro esfuerzo continuo para hacer que la aplicación de la inferencia de ECG avanzada impulsada por IA sea accesible".

"Nuestro enfoque crea un súper lector de imágenes de ECG, que identifica firmas de disfunción sistólica del VI, que el ojo humano no puede descifrar con precisión", dijo Veer Sangha, el primer autor del estudio, miembro del CarDS Lab y académico de Rhodes.

Enlaces relacionados:
Escuela de Medicina de Yale

Miembro Oro
STI Test
Vivalytic Sexually Transmitted Infection (STI) Array
Miembro Oro
Analizador de gases en sangre POC
Stat Profile Prime Plus
New
Mobile Power Procedure Chair
LeMans P360
New
LED Surgical Light
Convelar 1670 LED+/1675 LED+/1677 LED+

Print article

Canales

Técnicas Quirúrgicas

ver canal
Imagen: los electrodos de catéter se pueden entregar y guiar hacia los espacios ventriculares y la superficie del cerebro para la estimulación eléctrica (foto cortesía de la Universidad Rice)

Interfaz neural novedosa ayuda a diagnosticar y tratar trastornos neurológicos con riesgos quirúrgicos mínimos

Los métodos tradicionales para interactuar con el sistema nervioso generalmente implican crear una abertura en el cráneo para acceder al cerebro. Ahora, los investigadores han presentado... Más

Cuidados de Pacientes

ver canal
Imagen: La plataforma de biosensores portátil utiliza sensores electroquímicos impresos para la detección rápida y selectiva de Staphylococcus aureus (foto cortesía de AIMPLAS)

Plataforma de biosensores portátiles reducirá infecciones adquiridas en el hospital

En la Unión Europea, aproximadamente 4 millones de pacientes adquieren infecciones asociadas a la atención de la salud (IAAS), o infecciones nosocomiales, cada año, lo que provoca alrededor de 37.... Más

TI

ver canal
Imagen: El primer modelo específico de la institución proporciona una ventaja de desempeñoa significativa sobre los modelos actuales basados en la población (Fotografía cortesía de Mount Sinai)

Modelo de aprendizaje automático mejora predicción del riesgo de mortalidad para pacientes de cirugía cardíaca

Se han implementado algoritmos de aprendizaje automático para crear modelos predictivos en varios campos médicos, y algunos han demostrado mejores resultados en comparación con sus... Más

Pruebas POC

ver canal
Imagen: El lector de inmunoensayo cuantitativo RPD-3500 (Fotografía cortesía de BK Electronics)

Lector de inmunoensayo de pruebas POC proporciona análisis cuantitativo de kits de prueba para diagnóstico más preciso

Un lector de inmunoensayos cuantitativos pequeño y liviano que proporciona un análisis cuantitativo de cualquier tipo de kits o tiras de prueba rápida, y se puede conectar a una PC... Más
Copyright © 2000-2024 Globetech Media. All rights reserved.