Las novedades día a día | 16 NOV 19

Sesiones Científicas AHA 2019

Uno de los encuentros más importantes de la agenda científica mundial convoca a expertos para una puesta el día acerca de las enfermedades cardiovasculares
Fuente: IntraMed 
Inteligencia Artificial: arritmias

La inteligencia artificial que examina los ECG predice arritmias y riesgo de muerte

Aspectos destacados de investigación:

  • Los científicos entrenaron una computadora (una red neuronal o inteligencia artificial) para evaluar los electrocardiogramas (ECG) para predecir qué pacientes tienen probabilidades de desarrollar latidos cardíacos irregulares, incluso cuando los médicos interpretaron los resultados de la prueba como normales.
     
  • Los investigadores también crearon una red neuronal para examinar los ECG para identificar a los pacientes con mayor riesgo de morir por cualquier causa dentro del próximo año.

DALLAS

La inteligencia artificial puede examinar los resultados de las pruebas de electrocardiograma (ECG) para identificar a los pacientes con mayor riesgo de desarrollar latidos cardíacos irregulares potencialmente peligrosos (arritmia) o de morir dentro del próximo año, según dos estudios preliminares.

Los investigadores utilizaron más de 2 millones de resultados de ECG de más de tres décadas de registros médicos archivados en el Sistema de Salud Geisinger de Pensilvania / Nueva Jersey para entrenar redes neuronales profundas: estructuras computacionales avanzadas de varias capas. Ambos estudios, del mismo grupo de investigadores, se encuentran entre los primeros en utilizar la inteligencia artificial para predecir eventos futuros de un ECG en lugar de detectar problemas de salud actuales, anotaron los científicos.

"Esto es emocionante y proporciona más evidencia de que estamos al borde de una revolución en la medicina, donde las computadoras trabajarán junto con los médicos para mejorar la atención al paciente", dijo Brandon Fornwalt, MD, Ph.D., autor principal de ambos estudios y asociado. profesor y presidente del Departamento de Ciencia e Innovación de Imágenes en Geisinger en Danville, Pennsylvania.

Una red neuronal profunda para predecir la fibrilación auricular incidente directamente a partir de trazas de electrocardiograma de 12 derivaciones (Presentación de póster MDP106)

Los investigadores especularon que un modelo de aprendizaje profundo podría predecir ritmos cardíacos irregulares, fibrilación auricular (FA), antes de que se desarrolle.

La fibrilación auricular se asocia con un mayor riesgo de accidente cerebrovascular y ataque cardíaco. Centrándose en 1.1 millones de ECG que no indicaban la presencia de FA en más de 237.000 pacientes, los investigadores usaron hardware computacional altamente especializado para entrenar una red neuronal profunda para analizar 15 segmentos de datos - 30,000 puntos de datos - para cada ECG.

Los investigadores encontraron que dentro del 1% superior de los pacientes de alto riesgo, según lo predicho por la red neuronal, 1 de cada 3 personas fue diagnosticada con FA dentro de un año. Las predicciones del modelo también demostraron una importancia pronóstica a más largo plazo, ya que los pacientes que predijeron desarrollar FA a 1 año tenían una tasa de riesgo 45% mayor en el desarrollo de FA durante el seguimiento de 25 años que los otros pacientes.

"Actualmente, existen métodos limitados para identificar qué pacientes desarrollarán FA dentro del próximo año, por lo que, muchas veces, el primer signo de FA es un accidente cerebrovascular", dijo el autor principal Christopher Haggerty, Ph.D., profesor asistente en Departamento de Ciencia e Innovación de Imágenes de Geisinger. "Esperamos que este modelo pueda usarse para identificar a los pacientes con fibrilación auricular muy temprano para que puedan ser tratados para prevenir un accidente cerebrovascular".

 

Comentarios

Para ver los comentarios de sus colegas o para expresar su opinión debe ingresar con su cuenta de IntraMed.

CONTENIDOS RELACIONADOS
AAIP RNBD
Términos y condiciones de uso | Todos los derechos reservados | Copyright 1997-2022