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Analizador de ECG mediante ILR detecta eventos cardíacos significativos

Por el equipo editorial de HospiMedica en español
Actualizado el 27 Dec 2021
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Imagen: La IA puede ayudar a detectar eventos de FA reales registrados en un ILR (Fotografía cortesía de Implicity / AdobeStock)
Imagen: La IA puede ayudar a detectar eventos de FA reales registrados en un ILR (Fotografía cortesía de Implicity / AdobeStock)
Un nuevo algoritmo impulsado por inteligencia artificial (IA) reduce el volumen de falsos positivos de las registradores de bucle implantables (ILR, por sus siglas en inglés), en casi un 80%.

El analizador de datos de ritmo de electrocardiograma (ECG) ILR Implicity (Cambridge, MA, EUA), fue diseñado para los modelos Reveal LINQ, Reveal XT y Reveal DX de Medtronic (Dublín, Irlanda). El dispositivo digital, integrado en la plataforma de monitoreo remoto cardíaco Implicity, agregará procesamiento y análisis de señales adicionales para clasificar automáticamente y ayudar a priorizar eventos reales. Los estudios han demostrado que el algoritmo Implicity redujo el número de episodios falsos positivos en un 79% con una sensibilidad del 99%.

“Estoy emocionado por el potencial que tiene esta tecnología para transformar la práctica de la monitorización remota de pacientes. La verdadera promesa de la monitorización remota es que podemos ver a los pacientes que necesitan ser atendidos antes”, dijo el profesor Niraj Varma, MD, PhD, de la Clínica Cleveland (OH, EUA). “Incluso si el paciente no experimenta ningún síntoma, podemos detectar su condición y hacerle saber que necesita que lo vean. Las soluciones innovadoras de Implicity nos permitirán dirigir mejor nuestra atención a los datos clínicamente procesables para que podamos hacer precisamente eso”.

“Los falsos positivos excesivos de ILR son muy comunes. Hay una alta tasa de positivos con muchos eventos que se consideran arritmias, que de hecho no lo son”, dijo el electrofisiólogo Arnaud Lazarus, MD, de la Clínique Ambroise Paré (Toulouse, Francia)”. Estos falsos positivos sobrecargan significativamente a los médicos que necesitan examinar el ruido y adjudicar anomalías clasificadas erróneamente. El algoritmo de Implicity reduce significativamente esta carga de trabajo”.

Los dispositivos ILR generan un volumen de datos cada vez mayor, lo que requiere que el personal médico dedique un tiempo considerable a procesar una gran cantidad de detecciones de fibrilación auricular falsas positivas. Medtronic anunció recientemente un algoritmo de inteligencia artificial para abordar el problema de los falsos positivos, pero solo se puede usar con el modelo LINQ II.

Enlace relacionado:
Implicity


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