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.

Please note that the MedImaging website is also available in a complete English version
Presenta Sitios para socios Información LinkXpress
Ingresar
Publique su anuncio con nosotros
GLOBETECH PUBLISHING LLC

Deascargar La Aplicación Móvil




Prueba de densidad ósea predice riesgo de ataque cardíaco

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 17 Aug 2023
Print article
Imagen: La IA puede proporcionar un análisis rápido de los resultados de detección de osteoporosis de rutina e informar el puntaje de calcificación (Fotografía cortesía de Shutterstock)
Imagen: La IA puede proporcionar un análisis rápido de los resultados de detección de osteoporosis de rutina e informar el puntaje de calcificación (Fotografía cortesía de Shutterstock)

Una prueba estándar de detección de osteoporosis, que mide la densidad ósea, también puede detectar un riesgo elevado de ataques cardíacos debido a la presencia de calcio en la aorta. Sin embargo, la interpretación de estas imágenes exige experiencia y puede ser un proceso lento. Una nueva investigación ahora ha revelado que el uso del aprendizaje automático para calcular el puntaje de esta prueba de calcificación puede hacer que el proceso sea más rápido y eficiente, eliminando la necesidad de una evaluación humana de los escaneos y ayudando a predecir el riesgo de ataque cardíaco.

La tarea de calificar la calcificación aórtica abdominal (CAA) a partir de imágenes producidas por máquinas de densidad ósea es un proceso cuidadoso que requiere un entrenamiento meticuloso. En consecuencia, la puntuación de la CAA no se lleva a cabo comúnmente en la práctica clínica cuando se adquieren estas imágenes. En una colaboración de investigación de varias instituciones que incluyó a la Escuela de Medicina de Harvard (Boston, MA, EUA), los científicos desarrollaron, validaron y probaron algoritmos de aprendizaje automático para la evaluación de CAA. Esta nueva herramienta, conocida como ML-AAC-24, se evaluó luego en un entorno del mundo real utilizando un estudio de registro de 8.565 hombres y mujeres mayores. Los investigadores encontraron que las puntuaciones más altas de ML-AAC-24 estaban relacionadas con un riesgo de enfermedad cardiovascular considerablemente elevado y un peor pronóstico a largo plazo.

“Durante las exploraciones DXA obtenidas para las pruebas de densidad mineral ósea, se puede ver y cuantificar la calcificación vascular de la aorta”, dijo Naeha Sharif de la Universidad Edith Cowan. "Este estudio desarrolló un algoritmo de aprendizaje automático para determinar automáticamente la gravedad de la calcificación que se corresponde estrechamente con la lectura manual que lleva mucho más tiempo de realizar".

“Este desarrollo allana el camino para su uso en entornos clínicos de rutina con poco o ningún tiempo para generar la puntuación de calcificación útil que predice ataques cardíacos”, agregó Douglas Kiel, profesor de medicina de HMS y director del Centro de Investigación Musculoesquelética en Hebrew SeniorLife.

Enlaces relacionados:
Escuela de Medicina de Harvard

Miembro Oro
Solid State Kv/Dose Multi-Sensor
AGMS-DM+
New
Brachytherapy Planning System
Oncentra Brachy
Under Table Shield
3 Section Double Pivot Under Table Shield
Compact C-Arm with FPD
Arcovis DRF-C R21

Print article
Radcal

Canales

RM

ver canal
Imagen: Un nuevo estudio ha vinculado el amiloide anormal en la sangre con los cambios cerebrales en la resonancia magnética de difusión (Fotografía cortesía de la Universidad de Florida)

Nuevo método de resonancia magnética detecta enfermedad de Alzheimer antes en personas sin signos clínicos

El método actual para evaluar a los pacientes en busca de enfermedad de Alzheimer implica combinar revisiones de historial médico, exámenes neurológicos, evaluaciones cognitivas... Más

Ultrasonido

ver canal
Imagen: Los médicos ahora pueden ver la actividad de la médula espinal durante la cirugía (Fotografía cortesía de UC Riverside)

Tecnología de imágenes por ultrasonido permite a médicos observar actividad de médula espinal durante cirugía

Históricamente, los tratamientos para el dolor de espalda durante la cirugía han sido difíciles de evaluar de manera efectiva, en gran parte porque los pacientes bajo anestesia no... Más

Medicina Nuclear

ver canal
Imagen: Imágenes preoperatorias y postoperatorias de PSMA-PET/CT que muestran la extirpación de ganglios linfáticos pélvicos positivos en el procedimiento quirúrgico radioguiado (Fotografía cortesía de M.G.M. Schilham)

Cirugía radioguiada detecta y elimina con precisión ganglios linfáticos metastásicos en pacientes con cáncer de próstata

En pacientes con diagnóstico reciente de cáncer de próstata, la presencia y ubicación de metástasis en los ganglios linfáticos son fundamentales para guiar las... Más

Imaginología General

ver canal
Imagen: El sistema QTI Breast Acoustic CT es una herramienta de obtención de imágenes mamarias no invasiva, aprobada por la FDA (Fotografía cortesía de QT Imaging)

Tecnología innovadora revoluciona imágenes mamarias

Actualmente, la mamografía es el método principal para detectar el cáncer de mama en una etapa temprana y mejorar los resultados del tratamiento. A pesar de su uso generalizado, la... 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 © 2000-2024 Globetech Media. All rights reserved.