En un estudio piloto, investigadores de la Escuela de Medicina Icahn en Mount Sinai demostraron que los algoritmos de IA que se basan en electrocardiogramas y registros de salud electr\u00f3nicos podr\u00edan alg\u00fan d\u00eda ayudar a los m\u00e9dicos a detectar embolias pulmonares . Cr\u00e9dito: Laboratorios Gicksberg y Nadkarni, Mount Sinai, NY, NY <\/p>\n
Las embolias pulmonares son co\u00e1gulos de manchas peligrosos que obstruyen los pulmones. En un estudio piloto, los cient\u00edficos de la Escuela de Medicina Icahn en Mount Sinai demostraron por primera vez que los algoritmos de inteligencia artificial (IA) pueden detectar signos de estos co\u00e1gulos en electrocardiogramas (EKG), un hallazgo que alg\u00fan d\u00eda podr\u00eda ayudar a los m\u00e9dicos con la detecci\u00f3n. . <\/p>\n
Los resultados publicados en el European Heart Journal-Digital Health sugirieron que los nuevos algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico, que est\u00e1n dise\u00f1ados para explotar una combinaci\u00f3n de EKG y datos de registros de salud electr\u00f3nicos (EHR), pueden ser m\u00e1s efectivos que las pruebas de detecci\u00f3n utilizadas actualmente para determinar si los pacientes de riesgo moderado a alto realmente tienen embolias pulmonares.<\/p>\n
El estudio fue dirigido por Sulaiman S. Somani, MD, ex estudiante de medicina en el laboratorio de Benjamin S. Glicksberg, Ph.D., Profesor asistente de Gen\u00e9tica y Ciencias Gen\u00f3micas y miembro del Instituto Hasso Plattner para la Salud Digital en Mount Sinai.<\/p>\n
Las embolias pulmonares ocurren cuando los co\u00e1gulos de sangre en las venas profundas, generalmente formados en las piernas o los brazos, se desprenden y obstruyen arterias pulmonares Estos co\u00e1gulos pueden ser letales o causar da\u00f1o pulmonar a largo plazo. Aunque algunos pacientes pueden experimentar dificultad para respirar o dolor en el pecho, estos s\u00edntomas tambi\u00e9n pueden indicar otros problemas que no tienen nada que ver con los co\u00e1gulos de sangre, lo que dificulta que los m\u00e9dicos diagnostiquen y traten adecuadamente los casos. Adem\u00e1s, los diagn\u00f3sticos oficiales actuales se basan en angiograf\u00edas pulmonares por tomograf\u00eda computarizada (CTPA, por sus siglas en ingl\u00e9s), que son exploraciones tor\u00e1cicas que consumen mucho tiempo y que solo se pueden realizar en hospitales selectos y requieren que los pacientes est\u00e9n expuestos a niveles de radiaci\u00f3n potencialmente peligrosos.<\/p>\n
Para hacer que los diagn\u00f3sticos sean m\u00e1s f\u00e1ciles y accesibles, los investigadores han dedicado m\u00e1s de 20 a\u00f1os a desarrollar programas inform\u00e1ticos avanzados, o algoritmos, dise\u00f1ados para ayudar a los m\u00e9dicos a determinar si los pacientes en riesgo realmente est\u00e1n experimentando embolias pulmonares. Los resultados han sido mixtos. Por ejemplo, los algoritmos que usaron EHR han producido una amplia gama de tasas de \u00e9xito para detectar co\u00e1gulos con precisi\u00f3n y pueden requerir mucho trabajo. Mientras tanto, los m\u00e1s precisos dependen en gran medida de los datos de los CTPA.<\/p>\n
En este estudio, los investigadores encontraron que la fusi\u00f3n de algoritmos que se basan en datos de EKG y EHR puede ser una alternativa eficaz, porque los EKG est\u00e1n ampliamente disponibles y son relativamente f\u00e1cil de administrar.<\/p>\n
Los investigadores crearon y probaron varios algoritmos en datos de 21,183 pacientes del Sistema de Salud Mount Sinai que mostraron signos de sospecha moderada a alta de tener embolias pulmonares. Mientras que algunos algoritmos fueron dise\u00f1ados para usar datos de EKG para detectar embolias pulmonares, otros fueron dise\u00f1ados para usar datos de EHR. En cada situaci\u00f3n, el algoritmo aprendi\u00f3 a identificar un caso de embolia pulmonar comparando los datos de EKG o EHR con los resultados correspondientes de CTPA. Finalmente, se cre\u00f3 un tercer algoritmo de fusi\u00f3n al combinar el algoritmo EKG de mejor rendimiento con el EHR de mejor rendimiento.<\/p>\n
Los resultados mostraron que el modelo de fusi\u00f3n no solo super\u00f3 a sus algoritmos principales, sino que tambi\u00e9n fue mejor en identificar casos espec\u00edficos de embolia pulmonar que la puntuaci\u00f3n de Ginebra revisada seg\u00fan los criterios de Wells y otras tres pruebas de detecci\u00f3n utilizadas actualmente. Los investigadores estimaron que el modelo de fusi\u00f3n fue entre un 15 y un 30 por ciento m\u00e1s efectivo en la detecci\u00f3n precisa de casos de embolia aguda, y el modelo funcion\u00f3 mejor en la predicci\u00f3n de los casos m\u00e1s graves. Adem\u00e1s, la precisi\u00f3n del modelo de fusi\u00f3n se mantuvo constante independientemente de si la raza o el sexo se probaron como un factor, lo que sugiere que puede ser \u00fatil para evaluar una variedad de pacientes.<\/p>\n
Seg\u00fan los autores, estos resultados respaldan la teor\u00eda de que Los datos del electrocardiograma pueden incorporarse de manera efectiva en los nuevos algoritmos de detecci\u00f3n de embolia pulmonar. Planean seguir desarrollando y probando estos algoritmos para su posible utilidad en la cl\u00ednica. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
La prueba del d\u00edmero D sigue siendo \u00fatil para descartar embolias pulmonares en pacientes hospitalizados con COVID-19 M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Sulaiman S Somani et al, Development of a machine learning model using electrocardiogram se\u00f1ales para mejorar el cribado de la embolia pulmonar aguda, European Heart Journal-Digital Health (2021). DOI: 10.1093\/ehjdh\/ztab101 Proporcionado por The Mount Sinai Hospital Cita<\/strong>: \u00bfPueden los electrocardiogramas ayudar a los m\u00e9dicos a utilizar la IA para detectar embolias pulmonares? (21 de diciembre de 2021) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2021-12-ekgs-doctors-ai-pulmonary-embolisms.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":" En un estudio piloto, investigadores de la Escuela de Medicina Icahn en Mount Sinai demostraron que los algoritmos de IA que se basan en electrocardiogramas y registros de salud electr\u00f3nicos podr\u00edan alg\u00fan d\u00eda ayudar a los m\u00e9dicos a detectar embolias pulmonares . Cr\u00e9dito: Laboratorios Gicksberg y Nadkarni, Mount Sinai, NY, NY Las embolias pulmonares son … Continuar leyendo \u00ab\u00bfPueden los electrocardiogramas ayudar a los m\u00e9dicos a usar IA para detectar embolias pulmonares?\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-4072","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4072","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=4072"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4072\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=4072"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=4072"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=4072"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}