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IA ayuda al personal no médico a obtener imágenes de ultrasonido de calidad diagnóstica en la sala de urgencias

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 06 Apr 2023
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Imagen: La IA puede guiar a los novatos para obtener imágenes de diagnóstico de ultrasonido satisfactorias (Fotografía cortesía de Pexels)
Imagen: La IA puede guiar a los novatos para obtener imágenes de diagnóstico de ultrasonido satisfactorias (Fotografía cortesía de Pexels)

El uso de exámenes de ultrasonido realizados por médicos ha aumentado significativamente en las últimas décadas. Si bien inicialmente fue adoptado solo por un pequeño número de médicos, desde entonces se ha convertido en una práctica estándar en la medicina de emergencia, tanto en entornos académicos como comunitarios. El protocolo FAST, cuyas iniciales en inglés equivalen a Evaluación Enfocada con Sonografía en Trauma, se ha mostrado prometedor al acelerar la clasificación de pacientes, reducir los gastos médicos y acortar las estadías en el hospital. Sin embargo, estudios anteriores han indicado que el protocolo requiere un amplio entrenamiento. Ahora, una nueva investigación sugiere que la inteligencia artificial (IA) puede ayudar al personal no médico a adquirir imágenes de ultrasonido de calidad diagnóstica en el departamento de emergencias.

En un estudio reciente, los investigadores del Kaohsiung Chang Gung Memorial Hospital (Kaohsiung, Taiwán) que investigaron el potencial del uso de IA para ayudar a los novatos en el examen de ultrasonido realizado por un médico encontraron resultados iniciales positivos. El estudio involucró a 30 operadores novatos sin experiencia previa en ecografía, divididos en partes iguales entre enfermeras registradas, enfermeras practicantes y técnicos de emergencias médicas. Los participantes fueron asignados al azar para recibir asistencia de IA o no, utilizando una aplicación que captura imágenes de ultrasonido y brinda retroalimentación en tiempo real a través de orientación basada en el aprendizaje profundo. Se instruyó a los operadores para que obtuvieran imágenes de la bolsa de Morrison del cuerpo, y tres ecocardiógrafos expertos evaluaron las imágenes en una escala de 1 a 5. Los investigadores observaron que la asistencia de IA condujo a puntajes y tasas más altos de calidad de imagen aceptable que el grupo que no recibió apoyo de IA.

"La puntuación de calidad diagnóstica y la tasa de clips aceptables fueron significativamente más altos con la orientación de IA", concluyó el autor correspondiente Chi-Yung Cheng, MD, del Departamento de Medicina de Emergencia, Kaohsiung Chang Gung Memorial Hospital, y sus colegas. “Aunque inicialmente puede tomar más tiempo completar un examen con la guía de IA, se espera que la curva de aprendizaje sea más baja para los principiantes que practican FAST”.

Enlaces relacionados:
Kaohsiung Chang Gung Memorial Hospital

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