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.

MedImaging

Deascargar La Aplicación Móvil
Noticias Recientes Radiografía RM Ultrasonido Medicina Nuclear Imaginología General TI en Imaginología Industria

IA diagnostica automáticamente enfermedad grave de válvulas cardíacas a partir de ecografías

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 28 Aug 2023

La estenosis aórtica grave, también conocida como EA, es una valvulopatía cardíaca común, especialmente entre los adultos mayores, que resulta del estrechamiento de la válvula aórtica. La identificación oportuna puede permitir intervenciones que alivien los síntomas y mitiguen el riesgo de hospitalización y mortalidad prematura. La ecocardiografía Doppler, una técnica especializada en imágenes de ultrasonido del corazón, es la prueba principal para identificar la EA. Ahora, los investigadores han desarrollado un modelo de aprendizaje profundo capaz de identificar automáticamente la EA grave mediante ecografías cardíacas más simples.

La tecnología, desarrollada por investigadores de la Facultad de Medicina de Yale (New Haven, CT, EUA), se basó en 5.257 estudios que comprenden 17.570 videos realizados entre 2016 y 2020. La precisión del modelo se validó externamente utilizando 2.040 estudios consecutivos adicionales de varias cohortes. Esta investigación facilita la detección temprana de la EA, permitiendo a los pacientes recibir atención médica oportuna y podría tener implicaciones para la atención clínica de rutina.


Imagen: La inteligencia artificial automatiza el diagnóstico de la enfermedad de la válvula cardíaca grave (Fotografía cortesía de 123RF)
Imagen: La inteligencia artificial automatiza el diagnóstico de la enfermedad de la válvula cardíaca grave (Fotografía cortesía de 123RF)

"Nuestro desafío es que la evaluación precisa de la EA es crucial para el manejo del paciente y la reducción del riesgo", dijo Rohan Khera, MD, MS, autor principal del estudio. "Si bien las pruebas especializadas siguen siendo el estándar de oro, la dependencia de aquellos que llegan a nuestros laboratorios de ecocardiografía probablemente pasa por alto a las personas en las primeras etapas de su enfermedad".

“Nuestro trabajo puede permitir una detección comunitaria más amplia de la EA, ya que los ultrasonidos portátiles se pueden utilizar cada vez más sin la necesidad de equipos más especializados. Ya se utilizan con frecuencia en los departamentos de emergencia y en muchos otros entornos de atención”, añadió Khera.

Enlaces relacionados:
Facultad de Medicina de Yale  


Digital Radiographic System
OMNERA 300M
Miembro Plata
X-Ray QA Meter
T3 AD Pro
Portable Color Doppler Ultrasound System
S5000
Ultrasound Table
Women’s Ultrasound EA Table

Últimas Ultrasonido noticias

La ecografía pulmonar asistida por IA supera a expertos humanos en el diagnóstico de tuberculosis

La IA identifica la enfermedad de la válvula cardíaca a partir de una prueba de imagen común

Nuevo método de imágenes permite el diagnóstico temprano y seguimiento de la diabetes tipo 2