Según un estudio, la inteligencia artificial podría ayudar a detectar a personas con riesgo de insuficiencia cardíaca. Investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad de Dundee han utilizado la inteligencia artificial para mejorar el diagnóstico y el control de la insuficiencia cardíaca en una etapa temprana.
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Los investigadores aplicaron inteligencia artificial mediante técnicas de aprendizaje automático al análisis de imágenes ecocardiográficas de miles de pacientes para detectar pequeños indicios de problemas cardíacos que conducen a insuficiencia cardíaca. Esto podría mejorar considerablemente la eficacia diagnóstica y beneficiar a los pacientes del sector sanitario.
Investigadores utilizan IA para visualizar patrones en la forma del corazón
Para lograrlo, el equipo de investigación, dirigido por el profesor Chim Lang, empleó enfoques experimentales de aprendizaje profundo con inteligencia artificial para leer y analizar imágenes ecocardiográficas obtenidas de historiales médicostrony exploraciones cardíacas de la población. Esto les permitió visualizar patrones en la forma y la función del corazón que podrían aumentar el riesgo de insuficiencia cardíaca en un paciente.
Un estudio revela que la IA podría utilizarse para detectar el riesgo de insuficiencia cardíaca. https://t.co/TkUuruMLMs
— Noticias STV (@STVNews) 30 de mayo de 2024
Los investigadores utilizaron datos proporcionados voluntariamente por pacientes del Registro y Biobanco de Investigación Sanitaria Escocés (SHARE). Inicialmente, seleccionaron un conjunto de datos de 15.000 registros de pacientes, del cual se derivó la muestra final de 578 pacientes.
Los escáneres cardíacos con IA son más precisos
Las exploraciones cardíacas realizadas con inteligencia artificial proporcionaron mediciones relativamente más precisas que las convencionales. Según el profesor Chim Lang, quien dirigió el estudio, el software de IA ofreció más características de la estructura y la función cardíacas, importantes para el diagnóstico de la insuficiencia cardíaca.
Nuestra investigación representa un avance en el uso del aprendizaje profundo para interpretarmaticimágenes ecocardiográficas. Esto nos permite optimizar ladentde pacientes con insuficiencia cardíaca a gran escala dentro de los conjuntos de datos de las historias clínicastron
Profesor Lang
Las imágenes ecocardiográficas mejoradas con IA ofrecieron una mejordefidel tamaño y las funciones del corazón que las exploraciones promedio obtenidas de la configuración de datos de la HCE. Este nivel de detalle, junto con la capacidad de procesar imágenes a mayor escala, podría agilizar la selección de pacientes en ensayos clínicos o facilitar la monitorización de la insuficiencia cardíaca en los sistemas de salud.
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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 suficiente sangre al resto del cuerpo. No existe cura para esta afección, pero los cambios en el estilo de vida, la cirugía y los medicamentos pueden ayudar a controlar los síntomas y la progresión de la enfermedad, que suele progresar con el tiempo.
Utilizando los registros de los pacientes, los investigadores utilizaron el aprendizaje automático paradentanomalías estructurales y funcionales que serían difíciles de detectar únicamente mediante el análisis de imágenes ecocardiográficas.
La IA detecta anomalías que no se pueden Traccon el análisis tradicional
En una entrevista, el profesor Lang afirmó que el estudio tiene un gran potencial para mejorar la vida de los pacientes. Mencionó que, basándose en la evaluación de los historiales clínicos de los pacientes, el equipo pudo detectar anomalías morfológicas y mecanicistas que no se habrían observado en imágenes ecocardiográficas bidimensionales estándar.
“Al evaluar grandes cantidades de registros de pacientes, hemos podido detectar anomalías estructurales y funcionales que no hubiéramos podido detectar con el análisis tradicional de imágenes ecocardiográficas”
Profesor Lang
El estudio publicado en la ESC Heart Failure Journal destaca la capacidad de la IA para transformar la atención médica al facilitar el diagnóstico temprano de estos complejos trastornos. Como se indicó, con la ayuda del desarrollador de software Us2 y la financiación de ROCH Diagnostics International, la investigación abre el camino a una mayor exploración de las aplicaciones de la IA en el diagnóstico predictivo y el tratamiento personalizado.
Reportaje Cryptopolitan de Chris Murithi
