Cr\u00e9dito: Mayo Clinic <\/p>\n
Un nuevo algoritmo de inteligencia artificial (IA) que identifica una disfunci\u00f3n card\u00edaca a partir de un electrocardiograma de una sola derivaci\u00f3n tambi\u00e9n puede predecir supervivencia del paciente despu\u00e9s de una cirug\u00eda card\u00edaca, seg\u00fan una nueva investigaci\u00f3n de Mayo Clinic. <\/p>\n
El estudio, publicado en Mayo Clinic Proceedings, encuentra que un algoritmo que previamente ha demostrado que puede detectar pacientes con fracci\u00f3n de eyecci\u00f3n del ventr\u00edculo izquierdo reducida tambi\u00e9n puede predecir la mortalidad a largo plazo despu\u00e9s de una cirug\u00eda card\u00edaca, lo que lo convierte en una herramienta potencialmente valiosa para evaluar el riesgo. a medida que los pacientes y sus proveedores de atenci\u00f3n m\u00e9dica consideran la cirug\u00eda.<\/p>\n
\u00abNuestro estudio encuentra que existe una clara correlaci\u00f3n entre la mortalidad a largo plazo y una prueba de ECG de IA positiva para la fracci\u00f3n de eyecci\u00f3n reducida entre los pacientes sin cardiomiopat\u00eda grave aparente\u00bb, dice Mohamad Alkhouli, MD, cardi\u00f3logo de Mayo Clinic y autor principal del estudio. \u00abEsta correlaci\u00f3n fue constante entre los pacientes que se sometieron a cirug\u00eda de v\u00e1lvula, bypass coronario o v\u00e1lvula y bypass coronario\u00bb.<\/p>\n
El estudio retrospectivo involucr\u00f3 revisiones de 20\u00a0627 pacientes en Mayo Clinic en Rochester desde 1993 hasta 2019. Los pacientes se sometieron a cirug\u00eda coronaria injerto de derivaci\u00f3n arterial, cirug\u00eda valvular o ambos, y ten\u00edan una fracci\u00f3n de eyecci\u00f3n del ventr\u00edculo izquierdo superior al 35 %. De estos pacientes, 17.125 ten\u00edan un ECG AI normal y 3.502 ten\u00edan un examen anormal. Los pacientes con un examen anormal tend\u00edan a ser mayores con m\u00e1s comorbilidades.<\/p>\n
Cr\u00e9dito: Cl\u00ednica Mayo <\/p>\n
El algoritmo se aplic\u00f3 al electrocardiograma m\u00e1s reciente que los pacientes tuvieron dentro de los 30 d\u00edas anteriores a la cirug\u00eda. Las caracter\u00edsticas iniciales, as\u00ed como los datos de mortalidad hospitalaria, a los 30 d\u00edas y a largo plazo, se extrajeron de la base de datos de cirug\u00eda card\u00edaca de Mayo Clinic.<\/p>\n
La probabilidad de supervivencia a los cinco a\u00f1os fue del 86,2 % para los pacientes con una pantalla normal versus 71.4% para aquellos con una pantalla anormal. La probabilidad de supervivencia a 10 a\u00f1os fue del 68,2 % y del 45,1 %, respectivamente, para los dos grupos.<\/p>\n
\u00abNuestro estudio document\u00f3 el valor pron\u00f3stico del algoritmo para predecir la mortalidad por todas las causas a largo plazo despu\u00e9s de la cirug\u00eda card\u00edaca, \u00bb dice el Dr. Alkhouli. \u00abEl an\u00e1lisis mostr\u00f3 que una prueba de IA anormal se asoci\u00f3 con un aumento del 30 % en la mortalidad a largo plazo despu\u00e9s de una cirug\u00eda de derivaci\u00f3n coronaria o de v\u00e1lvula. Para los m\u00e9dicos, esto puede ayudar a estratificar el riesgo de los pacientes remitidos para cirug\u00eda y facilitar la toma de decisiones compartida\u00bb. <\/p>\n
Se cree que el estudio es la primera investigaci\u00f3n a gran escala que explora la utilidad de los algoritmos de IA con un solo electrocardiograma para predecir mejor los resultados de la cirug\u00eda card\u00edaca. Debido a que el algoritmo utiliza una prueba de rutina y relativamente econ\u00f3mica, podr\u00eda aplicarse ampliamente despu\u00e9s de la validaci\u00f3n.<\/p>\n
Se est\u00e1n realizando estudios adicionales para determinar si la informaci\u00f3n proporcionada por los algoritmos puede mejorar el diagn\u00f3stico, la toma de decisiones y los resultados cl\u00ednicos. El uso de pruebas basadas en IA en cardiolog\u00eda se est\u00e1 volviendo m\u00e1s com\u00fan en los centros acad\u00e9micos de atenci\u00f3n m\u00e9dica, y los resultados de este estudio pueden alentar a m\u00e1s proveedores a considerar su importancia cl\u00ednica. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
El uso persistente de opioides se observa en poco menos del 10 % de los pacientes despu\u00e9s de una cirug\u00eda card\u00edaca. M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Abdulah A. Mahayni et al, Electrocardiography-Based Artificial Intelligence Algorithm Aids in Prediction of Mortalidad a largo plazo despu\u00e9s de la cirug\u00eda card\u00edaca, Procedimientos de Mayo Clinic (2021). DOI: 10.1016\/j.mayocp.2021.06.024 Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> Procedimientos de Mayo Clinic <\/p>\n Proporcionado por Mayo Clinic Cita<\/strong>: El algoritmo de IA puede predecir la supervivencia del paciente a largo plazo despu\u00e9s de la cirug\u00eda card\u00edaca, hallazgos del estudio (2021, 1 de diciembre) consultado el 29 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2021-12-ai-algorithm-long-term-patient-survival.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: Mayo Clinic Un nuevo algoritmo de inteligencia artificial (IA) que identifica una disfunci\u00f3n card\u00edaca a partir de un electrocardiograma de una sola derivaci\u00f3n tambi\u00e9n puede predecir supervivencia del paciente despu\u00e9s de una cirug\u00eda card\u00edaca, seg\u00fan una nueva investigaci\u00f3n de Mayo Clinic. El estudio, publicado en Mayo Clinic Proceedings, encuentra que un algoritmo que previamente … Continuar leyendo \u00abAlgoritmo de IA puede predecir la supervivencia a largo plazo del paciente despu\u00e9s de una cirug\u00eda card\u00edaca, seg\u00fan un estudio\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-5574","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5574","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=5574"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5574\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5574"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=5574"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=5574"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}