Guía con IA ayuda a los inexpertos a realizar ecocardiografías
Por el equipo editorial de MedImaging en español Actualizado el 10 Mar 2021 |

Imagen: Con la tecnología de inteligencia artificial, el personal novato pudo obtener ecografías de calidad (Fotografía cortesía de Dreamstime)
Según un estudio nuevo, las enfermeras sin formación en ultrasonido pudieron obtener imágenes de calidad diagnóstica mediante el uso de una aplicación de software basada en inteligencia artificial (IA).
Investigadores de la Universidad Northwestern (NU; Evanston, IL, EUA), el Centro Hospitalario MedStar Washington (Washington, DC, EUA) y otras instituciones, llevaron a cabo un estudio de diagnóstico multicéntrico prospectivo, en el que participaron ocho enfermeras sin experiencia en ecografía. Luego, las enfermeras fueron capacitadas utilizando Caption Guidance, un algoritmo de aprendizaje profundo (DL, por sus siglas en inglés) desarrollado por Caption Health (Brisbane, CA, EUA), que brinda orientación prescriptiva en tiempo real para escaneos ecocardiográficos transtorácicos de diagnóstico limitado.
Cada enfermera escaneó ecocardiogramas transtorácicos de 10 vistas de 30 pacientes, que luego se compararon con las de técnicos capacitados en el nivel 3 que usaban el mismo hardware, pero sin guía de IA. Los resultados mostraron que las enfermeras novatas produjeron ecocardiogramas que se consideraron de calidad diagnóstica para el tamaño, la función y el derrame pericárdico del ventrículo izquierdo en el 98,8% de los exámenes y el tamaño del ventrículo derecho en el 92,5%. Sin embargo, los ecografistas experimentados fueron mucho mejores para determinar el tamaño de la vena cava inferior (91,5% frente a 57,4%). El estudio fue publicado el 18 de febrero de 2021 en la revista JAMA Cardiology.
“La capacidad de proporcionar ecocardiografías fuera del laboratorio tradicional está limitada, en gran medida, por la falta de ecografistas y cardiólogos capacitados para adquirir e interpretar imágenes”, concluyeron el cardiólogo autor principal, James Thomas, MD, de la Universidad de Northwestern y sus colegas. “Con esta tecnología basada en IA, las personas sin entrenamiento previo pueden obtener clips ecocardiográficos de diagnóstico de varios parámetros cardíacos clave”.
“En nuestra misión para democratizar el acceso a la atención médica y a la obtención de imágenes médicas de calidad, queríamos asegurarnos de que probamos Caption Guidance en una amplia gama de pacientes para demostrar su eficacia en una población diversa”, dijo Yngvil Thomas, jefe de asuntos médicos y desarrollo clínico en Caption Health. “Este estudio muestra que las imágenes con IA pueden expandir el conjunto de habilidades de los profesionales de la salud de una manera significativa con una capacitación mínima, brindando a los pacientes más oportunidades de recibir atención oportuna de diagnóstico”.
Enlace relacionado:
Universidad Northwestern
Centro Hospitalario MedStar Washington
Caption Health
Investigadores de la Universidad Northwestern (NU; Evanston, IL, EUA), el Centro Hospitalario MedStar Washington (Washington, DC, EUA) y otras instituciones, llevaron a cabo un estudio de diagnóstico multicéntrico prospectivo, en el que participaron ocho enfermeras sin experiencia en ecografía. Luego, las enfermeras fueron capacitadas utilizando Caption Guidance, un algoritmo de aprendizaje profundo (DL, por sus siglas en inglés) desarrollado por Caption Health (Brisbane, CA, EUA), que brinda orientación prescriptiva en tiempo real para escaneos ecocardiográficos transtorácicos de diagnóstico limitado.
Cada enfermera escaneó ecocardiogramas transtorácicos de 10 vistas de 30 pacientes, que luego se compararon con las de técnicos capacitados en el nivel 3 que usaban el mismo hardware, pero sin guía de IA. Los resultados mostraron que las enfermeras novatas produjeron ecocardiogramas que se consideraron de calidad diagnóstica para el tamaño, la función y el derrame pericárdico del ventrículo izquierdo en el 98,8% de los exámenes y el tamaño del ventrículo derecho en el 92,5%. Sin embargo, los ecografistas experimentados fueron mucho mejores para determinar el tamaño de la vena cava inferior (91,5% frente a 57,4%). El estudio fue publicado el 18 de febrero de 2021 en la revista JAMA Cardiology.
“La capacidad de proporcionar ecocardiografías fuera del laboratorio tradicional está limitada, en gran medida, por la falta de ecografistas y cardiólogos capacitados para adquirir e interpretar imágenes”, concluyeron el cardiólogo autor principal, James Thomas, MD, de la Universidad de Northwestern y sus colegas. “Con esta tecnología basada en IA, las personas sin entrenamiento previo pueden obtener clips ecocardiográficos de diagnóstico de varios parámetros cardíacos clave”.
“En nuestra misión para democratizar el acceso a la atención médica y a la obtención de imágenes médicas de calidad, queríamos asegurarnos de que probamos Caption Guidance en una amplia gama de pacientes para demostrar su eficacia en una población diversa”, dijo Yngvil Thomas, jefe de asuntos médicos y desarrollo clínico en Caption Health. “Este estudio muestra que las imágenes con IA pueden expandir el conjunto de habilidades de los profesionales de la salud de una manera significativa con una capacitación mínima, brindando a los pacientes más oportunidades de recibir atención oportuna de diagnóstico”.
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