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
Ingresar
Publique su anuncio con nosotros
GLOBETECH PUBLISHING LLC

Deascargar La Aplicación Móvil




Método revolucionario combina fMRI con aprendizaje automático para predecir riesgo de mortalidad en pacientes de UCI con lesión cerebral grave

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 26 Sep 2023
Print article
Imagen: La nueva técnica puede predecir qué pacientes se recuperarán de una lesión cerebral grave con una precisión del 80 % (Fotografía cortesía de Freepik)
Imagen: La nueva técnica puede predecir qué pacientes se recuperarán de una lesión cerebral grave con una precisión del 80 % (Fotografía cortesía de Freepik)

Las lesiones cerebrales graves, ya sea que se deriven de un derrame cerebral, un paro cardíaco o un evento traumático, pueden tener consecuencias que alteran la vida de los pacientes y sus familias. En el caso de los pacientes ingresados en la unidad de cuidados intensivos (UCI) por lesión cerebral, se cierne una gran incertidumbre en sus familiares y proveedores de atención médica sobre las posibilidades de recuperación, ya sea parcial o completa. Ahora, los investigadores han desarrollado un método innovador para predecir qué pacientes de la UCI pueden sobrevivir a una lesión cerebral grave.

Investigadores de la Western University (Ontario, Canadá) combinaron imágenes por resonancia magnética funcional (fMRI) con algoritmos avanzados de aprendizaje automático para abordar uno de los desafíos más apremiantes en cuidados intensivos: predecir los resultados de la recuperación después de lesiones cerebrales importantes. Trabajando junto con neurólogos, los investigadores monitorearon la actividad cerebral en 25 pacientes de la UCI durante los primeros días después de sus lesiones cerebrales. Su objetivo era descubrir si estas lecturas podían indicar qué pacientes sobrevivirían en última instancia. Trabajos anteriores del equipo habían demostrado que los posibles signos de recuperación podían captarse mediante la forma en que las diferentes regiones del cerebro interactuaban entre sí. Mantener estas conexiones interregionales es crucial para la restauración de la conciencia.

Los investigadores lograron un gran avance cuando descubrieron que podían combinar los datos de la resonancia magnética funcional con tecnología de aprendizaje automático. Esta innovadora integración les permitió predecir con un 80 % de precisión qué pacientes tenían probabilidades de recuperarse, una tasa que supera el estándar de atención actual. A pesar de este desarrollo prometedor, el equipo enfatiza que su método predictivo no es perfecto y merece investigación y validación adicionales.

“La inteligencia artificial moderna ha demostrado capacidades predictivas increíbles. Combinar esto con nuestras técnicas de imágenes existentes fue suficiente para predecir mejor quién se recuperará de sus lesiones”, afirmó Matthew Kolisnyk, estudiante de posgrado de la Western University.

Enlaces relacionados:
Western University  

Miembro Oro
Solid State Kv/Dose Multi-Sensor
AGMS-DM+
Ultrasound Needle Guide
Ultra-Pro II
New
Digital Radiography Generator
meX+20BT lite
New
Ultrasound Table
Powered Ultrasound Table-Flat Top

Print article

Canales

Medicina Nuclear

ver canal
Imagen: El sistema de IA utiliza imágenes de gammagrafía para el diagnóstico temprano de amiloidosis cardíaca (Fotografía cortesía de 123RF)

Sistema de IA detecta de forma automática y confiable amiloidosis cardíaca mediante imágenes de gammagrafía

La amiloidosis cardíaca, una afección caracterizada por la acumulación de depósitos anormales de proteínas (amiloide) en el músculo cardíaco, afecta gravemente... Más

Imaginología General

ver canal
Imagen: La aplicación Cinematic Reality permite la interacción con representaciones realistas de la anatomía humana (Fotografía cortesía de Siemens)

Aplicación RA convierte escaneos médicos en hologramas para ayudar en planificación quirúrgica

Siemens Healthineers (Erlangen, Alemania) ha lanzado una aplicación diseñada para Apple Vision Pro que permite a los usuarios, incluidos cirujanos, estudiantes de medicina o pacientes, ver... 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

Industria

ver canal
Imagen: El director ejecutivo de Samsung Medison, el Sr. Yongkwan Kim y el director ejecutivo de Bracco Imaging, el Dr. Fulvio Renoldi Bracco, respaldaron un acuerdo de MoU (Fotografía cortesía de Bracco Group)

Samsung y Bracco firman nuevo acuerdo de tecnología de ultrasonido de diagnóstico

Samsung Medison (Seúl, Corea del Sur) y Bracco Imaging (Milán, Italia) han firmado un Memorando de Entendimiento (MoU) para ser pioneros en una nueva área de dispositivos de diagnóstico... Más
Copyright © 2000-2024 Globetech Media. All rights reserved.