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




El modelo más grande entrenado en imágenes de ecocardiografía evalúa estructura y función del corazón

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 29 May 2024
Imagen: El poderoso algoritmo de aprendizaje automático puede
Imagen: El poderoso algoritmo de aprendizaje automático puede

Los modelos básicos representan una frontera apasionante en la inteligencia artificial generativa (IA), pero muchos carecen de los datos médicos especializados necesarios para que sean aplicables en entornos sanitarios. Si bien existen modelos de IA para ecocardiogramas, estos generalmente se entrenan en conjuntos de datos relativamente pequeños que comprenden decenas de miles de ejemplos. En un avance significativo, un equipo de expertos en IA ha compilado un conjunto de datos que incluye más de un millón de ecocardiogramas o vídeos de ecografías cardíacas, completos con interpretaciones clínicas. Utilizando esta amplia base de datos, han desarrollado EchoCLIP, un sofisticado algoritmo de aprendizaje automático capaz de interpretar imágenes de ecocardiograma y analizar hallazgos cruciales.

El equipo de investigadores de Cedars-Sinai (Los Ángeles, CA, EUA) creó un conjunto de datos de 1.032.975 videos de ultrasonido cardíaco y las correspondientes interpretaciones de expertos. Esta extensa colección permitió el desarrollo de EchoCLIP, que ofrece evaluaciones a nivel médico de la función cardíaca, cirugías pasadas y dispositivos implantados. Además, EchoCLIP puede identificar a un solo paciente en múltiples vídeos y momentos, reconociendo cambios clínicamente significativos en las afecciones cardíacas. EchoCLIP promete revolucionar la forma en que los cardiólogos evalúan los ecocardiogramas al proporcionar evaluaciones cardíacas preliminares, rastrear cambios a lo largo del tiempo e identificar afecciones cardíacas comunes.

En estudios, EchoCLIP ha demostrado una alta precisión en la medición de la función cardíaca e identificación de dispositivos como marcapasos y válvulas mitral y aórtica reparadas. Además, ha demostrado ser capaz de reconocer pacientes únicos en diferentes estudios y detectar cambios clínicos importantes, como modificaciones posquirúrgicas. El desarrollo de EchoCLIP también ha facilitado la generación de interpretaciones de texto preliminares de imágenes de ecocardiogramas, mejorando aún más su utilidad en entornos clínicos.

"Hasta donde sabemos, este es el modelo más grande entrenado en imágenes de ecocardiografía", dijo el autor correspondiente, David Ouyang, MD, miembro de la facultad del Departamento de Cardiología del Smidt Heart Institute. “El desempeño excepcionalmente sólido de EchoCLIP en la interpretación de imágenes es el resultado de su entrenamiento con casi diez veces más datos que los modelos existentes. Nuestros resultados sugieren que grandes conjuntos de datos de imágenes médicas e interpretaciones realizadas por expertos pueden servir como base para entrenar modelos de fundamentos médicos, que son una forma de inteligencia artificial generativa”.

Enlaces relacionados:
Cedars-Sinai

New
High-Precision QA Tool
DEXA Phantom
X-Ray Illuminator
X-Ray Viewbox Illuminators
X-ray Diagnostic System
FDX Visionary-A
Ultrasound Imaging System
P12 Elite

Canales

Radiografía

ver canal
Imagen: un algoritmo de aprendizaje profundo detecta los niveles de calcio en la arteria coronaria en tomografías computarizadas de tórax (foto cortesía de Adobe Stock)

IA detecta enfermedades cardíacas ocultas en TC de tórax existentes

El calcio en la arteria coronaria (CAC) es un indicador importante del riesgo cardiovascular, pero su evaluación suele requerir una tomografía computarizada (TC) especializada (gated) que... Más

RM

ver canal
Imagen: los investigadores utilizaron RM y pantalones inspirados en la NASA para mejorar las pruebas de esfuerzo y revelar problemas cardíacos ocultos (foto cortesía de UTA)

Nueva técnica de resonancia magnética revela problemas cardíacos ocultos

Las pruebas de esfuerzo tradicionales, realizadas en una máquina de resonancia magnética (RM), requieren que los pacientes permanezcan acostados, una posición que mejora artificialmente... Más

Medicina Nuclear

ver canal
Imagen: El estudio de imágenes de cáncer de próstata tiene como objetivo reducir la necesidad de biopsias (foto cortesía de Shutterstock)

Nuevo enfoque de imagen podría reducir la necesidad de biopsias para monitorear el cáncer de próstata

El cáncer de próstata es la segunda causa principal de muerte por cáncer en hombres en Estados Unidos. Sin embargo, la mayoría de los hombres mayores diagnosticados con esta... Más

Imaginología General

ver canal
Imágenes de resultado positivo en examen de detección de colonografía por TC en un hombre asintomático de 67 años (foto cortesía de Radiology)

La colonografía por TC supera a la prueba de ADN en heces para la detección del cáncer de colon

Dado que el cáncer colorrectal sigue siendo la segunda causa principal de muertes relacionadas con el cáncer a nivel mundial, la detección temprana mediante pruebas de cribado es fundamental... 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.