Cr\u00e9dito: CC0 Public Domain <\/p>\n
La inteligencia artificial (IA) puede ser una ayuda para interpretar los resultados del ECG, ayudando al personal sanitario a diagnosticar enfermedades que afectan al coraz\u00f3n. Investigadores de la Universidad de Uppsala y especialistas del coraz\u00f3n en Brasil han desarrollado una IA que diagnostica autom\u00e1ticamente la fibrilaci\u00f3n auricular y otras cinco anomal\u00edas comunes del ECG tan bien como un cardi\u00f3logo. El estudio ha sido publicado en Nature Communications. <\/p>\n
Un electrocardiograma (ECG) es una prueba simple que se puede usar para verificar el ritmo card\u00edaco y la actividad el\u00e9ctrica. Los resultados se muestran en un gr\u00e1fico que puede revelar varias condiciones que afectan al coraz\u00f3n. La herramienta se usa habitualmente en el cuidado de la salud y cada ECG debe ser interpretado manualmente por un cardi\u00f3logo.<\/p>\n
El nuevo estudio demuestra que una IA es capaz de diagnosticar autom\u00e1ticamente las anomal\u00edas indicadas por un ECG. La IA se entren\u00f3 inicialmente en una base de datos que comprende m\u00e1s de dos millones de ECG que ya se hab\u00edan diagnosticado manualmente. De esta manera, puede aprender a reconocer patrones t\u00edpicos de las seis anomal\u00edas de ECG m\u00e1s comunes y luego hacer un diagn\u00f3stico de otro paciente con una de estas condiciones con la misma precisi\u00f3n que un cardi\u00f3logo.<\/p>\n
Actualmente, el m\u00e9todo no es listo para usar en cl\u00ednicas y hospitales; sin embargo, los investigadores creen que ofrece un gran potencial para mejorar la atenci\u00f3n cardiovascular en pa\u00edses de ingresos bajos y medianos donde una gran parte de la poblaci\u00f3n carece del mismo nivel de acceso a especialistas que pueden interpretar los resultados de ECG como disfrutamos en Suecia.<\/p>\n
\u00abEste es el primer resultado de una colaboraci\u00f3n que hemos construido durante los \u00faltimos dos a\u00f1os. Tengo gran confianza en que en el futuro este tipo de colaboraci\u00f3n profunda entre investigadores de IA e investigadores m\u00e9dicos podr\u00e1 crear nuevos conocimiento que puede ayudar a las personas a disfrutar de una mejor calidad de vida\u00bb, dice Thomas Schon, profesor de control autom\u00e1tico, que trabaja en aprendizaje autom\u00e1tico e IA en la Universidad de Uppsala y fue responsable de la parte t\u00e9cnica del estudio.<\/p>\n
El modelo matem\u00e1tico (conocido como red neuronal artificial profunda) en el que se basa el estudio es un buen ejemplo del concepto b\u00e1sico detr\u00e1s del aprendizaje autom\u00e1tico, donde las computadoras construyen su propio modelo y luego lo usan para aprender a resolver tareas. ed sobre los datos recopilados. El m\u00e9todo difiere del m\u00e9todo cl\u00e1sico de trabajar con una computadora donde la computadora se programa manualmente para realizar una tarea muy espec\u00edfica. Los resultados de muchos problemas han demostrado ser mejores cuando se utiliza el aprendizaje autom\u00e1tico y se permite que la computadora misma identifique patrones a partir de figuras, textos, diagramas e im\u00e1genes recopilados. <\/p>\n
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El nuevo collar detecta el ritmo card\u00edaco anormal M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Antnio H. Ribeiro et al, Diagn\u00f3stico autom\u00e1tico del ECG de 12 derivaciones mediante una red neuronal profunda, Nature Communications (2020) ). DOI: 10.1038\/s41467-020-15432-4 Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> Nature Communications <\/p>\n Proporcionado por la Universidad de Uppsala Cita<\/strong>: IA: una nueva herramienta para el diagn\u00f3stico card\u00edaco (2020 , 5 de mayo) recuperado el 31 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2020-05-ai-tool-cardiac-diagnostics.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Cr\u00e9dito: CC0 Public Domain La inteligencia artificial (IA) puede ser una ayuda para interpretar los resultados del ECG, ayudando al personal sanitario a diagnosticar enfermedades que afectan al coraz\u00f3n. Investigadores de la Universidad de Uppsala y especialistas del coraz\u00f3n en Brasil han desarrollado una IA que diagnostica autom\u00e1ticamente la fibrilaci\u00f3n auricular y otras cinco anomal\u00edas … Continuar leyendo \u00abIA: una nueva herramienta para el diagn\u00f3stico card\u00edaco\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-27867","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/27867","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=27867"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/27867\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=27867"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=27867"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=27867"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}