La IA podría detectar potencialmente el riesgo de insuficiencia cardíaca, según encuentra la investigación
Chris Murithi
3 min de lectura
- Los investigadores utilizaron la IA para detectar características de la estructura cardíaca que aumentan la probabilidad de insuficiencia cardíaca.
- El programa de IA fue entrenado con los datos de 15.000 pacientes con problemas cardíacos.
- Se ha encontrado que la IA es más precisa en comparación con los métodos convencionales.
Según un estudio, la inteligencia artificial podría ayudar a detectar a personas en riesgo de insuficiencia cardíaca. Investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad de Dundee han utilizado inteligencia artificial para mejorar el diagnóstico y el control de la insuficiencia cardíaca en una etapa temprana.
También leer: El Tribunal de Cuentas Europeo critica a la UE por no coordinar las inversiones en IA
Los investigadores aplicaron inteligencia artificial mediante técnicas de aprendizaje automático en el análisis de imágenes ecocardiográficas de miles de pacientes para detectar pequeñas señales de problemas cardíacos que conducen a la insuficiencia cardíaca. Esto podría mejorar enormemente la eficacia del diagnóstico y beneficiar a los pacientes en la industria de la atención médica.
Los investigadores utilizan IA para visualizar patrones en la forma del corazón
Para lograr esto, el equipo de investigación, dirigido por el Prof. Chim Lang, utilizó enfoques de aprendizaje profundo de inteligencia artificial de prueba para leer y analizar imágenes ecocardiográficas recopiladas de registros electrónicos de salud basados en la población y escaneos cardíacos. Esto les permitió visualizar patrones en la forma y función del corazón que podrían poner a un paciente en mayor riesgo de desarrollar insuficiencia cardíaca.
La IA podría usarse para detectar el riesgo de insuficiencia cardíaca, encuentra un estudio.https://t.co/TkUuruMLMs
— STV News (@STVNews) 19 de may. 30, 2024
Los investigadores utilizaron datos proporcionados voluntariamente por pacientes del Registro y Biobanco de Investigación de Salud de Escocia (SHARE). Inicialmente seleccionaron un conjunto de datos de 15,000 registros de pacientes, del cual se derivó la muestra final de 578 pacientes.
Los escaneos cardíacos con IA son más precisos
Los escaneos cardíacos realizados con la ayuda de inteligencia artificial proporcionaron medidas relativamente más precisas que las convencionales. Según el Profesor Chim Lang, quien encabezó el estudio, el software de IA ofreció más características de la estructura y función cardíaca importantes para el diagnóstico de la insuficiencia cardíaca.
“Nuestra investigación representa un avance en la utilización del aprendizaje profundo para interpretar imágenes ecocardiográficas automáticamente. Esto nos permitirá agilizar la identificación de pacientes con insuficiencia cardíaca a escala dentro de conjuntos de datos de registros electrónicos de salud.”
Profesor Lang
Las imágenes ecocardiográficas mejoradas con IA ofrecieron un tamaño y funciones del corazón mejor definidos que los escaneos promedio obtenidos de configuraciones de datos EHR. Este nivel de detalle, junto con la capacidad de procesar imágenes a una escala más grande, podría acelerar la selección de pacientes en ensayos clínicos o ayudar en el monitoreo de supervisión de la insuficiencia cardíaca en los sistemas de atención médica.
También leer: Opera integra los modelos Gemini de Google para mejorar la IA del navegador Aria
La insuficiencia cardíaca sigue siendo un problema clínico y de salud pública común. Es un estado en el que el corazón ya no puede bombear sangre suficiente al resto del cuerpo. No hay cura para la condición, pero los cambios en el estilo de vida, la cirugía y la medicina pueden ayudar a controlar los síntomas y la progresión de la enfermedad, que generalmente progresa con el tiempo.
Utilizando los registros de los pacientes, los investigadores utilizaron el aprendizaje automático para identificar anomalías estructurales y funcionales que serían difíciles de notar solo con el análisis de imágenes ecocardiográficas.
La IA detecta anomalías no rastreables con el análisis tradicional
En una entrevista, el Profesor Lang declaró que el estudio tiene mucho potencial para mejorar la vida de los pacientes. Mencionó que, basándose en la evaluación de registros de pacientes emblemáticos, el equipo fue capaz de detectar anomalías morfológicas y mecánicas que no se habrían visto en imágenes ecocardiográficas bidimensionales estándar.
"Al evaluar vastas cantidades de registros de pacientes, hemos podido detectar anomalías estructurales y funcionales que no habríamos podido identificar con el análisis tradicional de imágenes ecocardiográficas."
Profesor Lang
El estudio publicado en el ESC Heart Failure Journal destaca la capacidad de la IA para transformar la atención médica, ayudando en el diagnóstico temprano de estos trastornos desafiantes. Como se ha indicado, con la ayuda del desarrollador de software Us2 y el financiamiento de ROCH Diagnostics International, la investigación abre el camino para una mayor exploración de las aplicaciones de la IA en el diagnóstico predictivo y el tratamiento personalizado.
Reportaje de Cryptopolitan por Chris Murithi
Si estás leyendo esto, ya vas por delante. Mantente así con nuestro boletín.
Aviso de responsabilidad. La información proporcionada no es un consejo de trading. Cryptopolitan.com no asumimos responsabilidad alguna por las inversiones realizadas basándose en la información proporcionada en esta página. Recomendamos encarecidamente la investigación independiente y/o la consulta con un profesional calificado antes de tomar cualquier decisión de inversión.
Chris Murithi
Chris es escritor y analista técnico especializado en criptomonedas y tecnología. Es graduado en Matemáticas y Ciencias de la Computación de la Universidad de Nairobi. Ha trabajado como redactor de contenidos en On-Chain Media y Coin Edition, y actualmente trabaja en Cryptopolitan.
