Utilizamos cookies para comprender de qué manera utiliza nuestro sitio y para mejorar su experiencia. Esto incluye personalizar el contenido y la publicidad. Para más información, Haga clic. Si continua usando nuestro sitio, consideraremos que acepta que utilicemos cookies. Política de cookies.

Presenta Sitios para socios Información LinkXpress hp
Ingresar
Publique su anuncio con nosotros
GLOBETECH PUBLISHING LLC

Deascargar La Aplicación Móvil




La IA identifica la enfermedad de la válvula cardíaca a partir de una prueba de imagen común

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 22 Apr 2025
Print article
Imagen: los investigadores están utilizando IA para analizar imágenes de una prueba cardíaca común para identificar signos de enfermedad valvular (foto de 123RF)
Imagen: los investigadores están utilizando IA para analizar imágenes de una prueba cardíaca común para identificar signos de enfermedad valvular (foto de 123RF)

La insuficiencia tricúspide es una afección en la que la válvula tricúspide del corazón no se cierra completamente durante la contracción, lo que provoca un flujo sanguíneo retrógrado que puede provocar insuficiencia cardíaca. Un nuevo programa de inteligencia artificial (IA), entrenado para analizar imágenes de una prueba médica de rutina, ha demostrado ser prometedor en la detección temprana de la enfermedad de la válvula tricúspide, lo que podría permitir a los médicos diagnosticar y tratar a los pacientes de forma más eficaz y temprana.

El programa de aprendizaje profundo, desarrollado por investigadores del Smidt Heart Institute de Cedars-Sinai (Los Ángeles, CA, EUA), se basa en investigaciones previas que demostraron la capacidad de un programa de IA para detectar enfermedades valvulares mediante el análisis de imágenes por ultrasonido. En este nuevo estudio, publicado en la revista JAMA Cardiology, el equipo entrenó el modelo de IA para identificar patrones de insuficiencia tricuspídea en 47.312 ecocardiogramas recopilados en Cedars-Sinai entre 2011 y 2021. El programa de IA detectó con éxito la insuficiencia tricuspídea en pacientes, clasificándola como leve, moderada o grave.

Los investigadores probaron el programa en nuevos ecocardiogramas de pacientes sometidos al procedimiento en Cedars-Sinai en 2022 y en Stanford Healthcare. El modelo de IA predijo la gravedad de la insuficiencia tricúspide con una precisión comparable a la de los cardiólogos que revisan los ecocardiogramas, y sus resultados fueron similares a los obtenidos con resonancias magnéticas. En el futuro, los investigadores planean centrarse en recopilar datos más detallados sobre la enfermedad valvular, como el volumen de sangre que regurgita a través de la válvula, y en evaluar los resultados en pacientes que reciben tratamiento para esta afección. El equipo del Smidt Heart Institute está aplicando tecnología de IA en diversas pruebas de imagen cardíaca para impulsar el avance en este campo.

“Este programa de IA puede complementar la evaluación que hacen los cardiólogos de los ecocardiogramas, una prueba de detección y diagnóstico que muchos pacientes con síntomas de enfermedad cardíaca ya estarían recibiendo”, dijo el Dr. David Ouyang, científico investigador del Smidt Heart Institute y autor principal del estudio. “Al aplicar la IA a los ecocardiogramas, podemos ayudar a los médicos a detectar más fácilmente los signos de enfermedad valvular cardíaca, para que los pacientes reciban la atención que necesitan lo antes posible”.

New
Mobile X-Ray Machine
MARS 15 / 30
Multi-Use Ultrasound Table
Clinton
Wall Fixtures
MRI SERIES
Miembro Plata
X-Ray QA Meter
T3 AD Pro

Print article

Canales

Radiografía

ver canal
Imagen: la evaluación FFR impulsada por IA es comparable a la evaluación convencional (foto cortesía de 123RF)

Técnica de imágenes con IA se muestra prometedora en la evaluación de pacientes para ICP

La intervención coronaria percutánea (ICP), también conocida como angioplastia coronaria, es un procedimiento mínimamente invasivo en el que se insertan pequeños tubos... Más

RM

ver canal
Imagen: una herramienta de inteligencia artificial ha demostrado ser muy prometedora para predecir la recaída del cáncer cerebral pediátrico (foto cortesía de 123RF)

Herramienta de IA predice recaída de cáncer cerebral pediátrico a partir de resonancias magnéticas cerebrales

Muchos gliomas pediátricos pueden tratarse únicamente con cirugía, pero las recaídas pueden ser devastadoras. Predecir qué pacientes tienen riesgo de recurrencia sigue... Más

TI en Imaginología

ver canal
Imagen: La nueva Medical Imaging Suite hace que los datos de imágenes de atención médica sean más accesibles, interoperables y útiles (Fotografía cortesía de Google Cloud)

Nueva suite de imágenes médicas de Google Cloud hace los datos de imágenes médicas más accesibles

Las imágenes médicas son una herramienta fundamental que se utiliza para diagnosticar a los pacientes, y cada año se escanean miles de millones de imágenes médicas en... Más
Copyright © 2000-2025 Globetech Media. All rights reserved.