Análisis de imagenología con IA descifra los exámenes cardíacos con ultrasonido

Una plataforma de análisis cardíaco automatizada basada en inteligencia artificial (IA) ayuda a la detección temprana de enfermedades cardiovasculares (ECV), auxiliando a los médicos a mejorar la atención y los resultados de los pacientes.

El EchoGo Core de Ultromics (Oxford, Reino Unido) aplica IA para calcular la fracción de eyección ventricular izquierda (FEVI), los volúmenes ventriculares izquierdos (LVV) y la tensión cardíaca automatizada para automatizar el análisis y la cuantificación de los ecocardiogramas. Las imágenes se cargan automáticamente en el Ultromics HUB, desidentificando todos los intercambios de datos con el fin de mantener la privacidad de los datos de los pacientes. La plataforma autónoma detecta automáticamente el tipo de imagen, el ciclo cardíaco y el contorno para calcular los parámetros cardíacos clave.

Luego se aplica un modelo de entrenamiento para predecir las probabilidades de ECV y se genera un informe. La tecnología utiliza análisis topológicos para identificar miles de puntos de datos de un solo ecocardiograma, basándose en información de un banco de datos de más de 120.000 imágenes de ecocardiograma. La plataforma independiente del proveedor se integra en el entorno de imágenes médicas, proporcionando a los médicos resultados sin problemas como parte del flujo de trabajo de diagnóstico de rutina.

“La tensión ha demostrado ser muy valiosa en el diagnóstico cardiovascular, y en estudios publicados se ha demostrado que está relacionada con la detección temprana de la enfermedad y la mejora de los resultados de los pacientes”, dijo Ross Upton, fundador y director ejecutivo de Ultromics. “Este es un paso increíblemente emocionante hacia el futuro de la atención médica, EchoGo ayudará a los médicos a tomar decisiones más exactas e informadas para mejorar la prestación de atención a los pacientes. Es realmente un momento decisivo para Ultromics”.

Los clínicos actualmente confían en los ecocardiogramas como herramienta de diagnóstico, analizando un puñado de puntos de datos a simple vista para identificar patrones y anormalidades que son características de la ECV. El problema es que esto lleva tiempo y depende completamente de la capacitación y experiencia del operador. Cuando el operador tiene experiencia, la prueba es razonablemente confiable, pero los niveles de experiencia varían significativamente y la capacitación de los médicos para interpretar los ecocardiogramas de estrés se pueden demorar varios años.

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