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

IA predice muerte y complicaciones en pacientes con angioplastia y stent

Por el equipo editorial de HospiMedica en español
Actualizado el 30 Jan 2024
Print article
Imagen: La herramienta de IA representa un importante paso adelante para mejorar la toma de decisiones clínicas para los pacientes sometidos a ICP (Fotografía cortesía de 123RF)
Imagen: La herramienta de IA representa un importante paso adelante para mejorar la toma de decisiones clínicas para los pacientes sometidos a ICP (Fotografía cortesía de 123RF)

La intervención coronaria percutánea (ICP) es un procedimiento mínimamente invasivo que se utiliza para tratar las arterias cardíacas bloqueadas. Tradicionalmente, durante la ICP, las arterias bloqueadas se limpian inflando un globo y potencialmente insertando un stent para mejorar el flujo sanguíneo desde el corazón. Aunque este procedimiento es menos riesgoso que la cirugía a corazón abierto, aún puede provocar complicaciones como sangrado y lesión renal. Al reconocer estos riesgos, un equipo de investigadores ha desarrollado un nuevo algoritmo impulsado por IA que puede predecir con precisión la mortalidad y las complicaciones después de una ICP. Esta herramienta innovadora es prometedora para ayudar a los médicos a tomar decisiones de tratamiento más informadas.

Se han desarrollado varias herramientas de estratificación de riesgo para identificar el riesgo después de una ICP, aunque la mayoría son modestamente precisas y se crearon sin involucrar a los pacientes. El equipo de investigación de Michigan Medicine (Ann Arbor, MI, EUA) se propuso desarrollar una herramienta de estratificación de riesgos más precisa, incorporando datos de pacientes en el proceso de diseño, a diferencia de los modelos anteriores. El equipo de investigación recopiló datos completos sobre todos los pacientes adultos que se sometieron a ICP desde abril de 2018 hasta finales de 2021. Estos datos se obtuvieron del registro del Consorcio Cardiovascular Blue Cross Blue Shield de Michigan (BMC2), una red de hospitales en todo Michigan que utiliza datos colectivos para mejorar la calidad de la atención y los resultados de los pacientes.

Utilizando más de 20 características previas al procedimiento, incluidos factores como la edad, la presión arterial y el colesterol total, el equipo empleó el software de aprendizaje automático "XGBoost" para construir un modelo de predicción de riesgos. Este algoritmo impulsado por IA demostró una alta precisión en la predicción de muertes, hemorragias graves y la necesidad de transfusiones de sangre, superando a otros modelos que utilizaban características previas al procedimiento similares. Para que esta tecnología avanzada sea ampliamente accesible, se ha integrado en aplicaciones informáticas y telefónicas, disponibles para uso gratuito. Este desarrollo representa un importante paso adelante en la mejora de la toma de decisiones clínicas para los pacientes sometidos a ICP.

"La predicción precisa del riesgo es fundamental para la selección del tratamiento y el proceso de toma de decisiones compartida", dijo el líder Dr. David E. Hamilton, becario de cardiología y cuidados críticos en Michigan Medicine. "Nuestra herramienta puede reconocer una amplia gama de resultados después de la ICP y puede ser utilizado por los proveedores de atención y los pacientes juntos para decidir el mejor curso de tratamiento".

"En la era de los teléfonos inteligentes y los registros médicos electrónicos generalizados, esta puntuación de riesgo computarizada podría integrarse en los sistemas de salud electrónicos y facilitar su uso junto a la cama", añadió el autor principal Hitinder Gurm, MBBS, director médico interino de UM Health. No sólo ayudaría a transmitir información compleja al proveedor rápidamente, sino que también podría usarse para mejorar la educación del paciente sobre los riesgos relacionados con la ICP".

Enlaces relacionados:
Michigan Medicine

Miembro Oro
Analizador de gases en sangre POC
Stat Profile Prime Plus
Miembro Oro
SARS‑CoV‑2/Flu A/Flu B/RSV Sample-To-Answer Test
SARS‑CoV‑2/Flu A/Flu B/RSV Cartridge (CE-IVD)
New
In-Bed Scale
IBFL500
New
Diagnosis Display System
C1216W

Print article

Canales

Cuidados Criticos

ver canal
Imagen: El investigador Vincent Tam examina las bacterias para optimizar el uso clínico de antibióticos para combatirlas (Foto cortesía de UH College of Pharmacy)

Dispositivo de monitoreo podría superar a las superbacterias resistentes a los antibióticos

Las infecciones por bacterias gramnegativas son cada vez más difíciles de tratar, especialmente en entornos hospitalarios, donde pueden provocar afecciones como infecciones del tracto urinario,... 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.