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 HospiMedica 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




Eventos

ATENCIÓN: Debido a la EPIDEMIA DE CORONAVIRUS, ciertos eventos están siendo reprogramados para una fecha posterior o cancelados por completo. Verifique con el organizador del evento o el sitio web antes de planificar cualquier evento próximo.

Los ECG mejorados con IA pueden perfeccionar diagnóstico y tratamiento de la miocardiopatía hipertrófica obstructiva

Por el equipo editorial de HospiMedica en español
Actualizado el 09 Mar 2022
Print article
Imagen: ECG-IA puede identificar la miocardiopatía hipertrófica temprana (Fotografía cortesía de UCSF)
Imagen: ECG-IA puede identificar la miocardiopatía hipertrófica temprana (Fotografía cortesía de UCSF)

El uso de inteligencia artificial (IA) en el análisis de electrocardiogramas (ECG) puede mejorar el diagnóstico y el tratamiento de la miocardiopatía hipertrófica (MCH), según los hallazgos de un nuevo estudio que apunta a los beneficios potenciales para el monitoreo remoto de la afección.

El estudio realizado por investigadores de la Universidad de California en San Francisco (UCSF, San Francisco, CA, EUA) encontró que el ECG-IA puede ayudar a identificar la MCH en sus primeras etapas y monitorear cambios importantes relacionados con la enfermedad a lo largo del tiempo. El equipo demostró que el análisis de IA de los ECG no solo puede predecir con precisión el diagnóstico de MCH, sino también que el ECG-IA se correlaciona longitudinalmente con las presiones cardíacas y las mediciones de laboratorio relacionadas con la MCH. El estudio mostró que el análisis de IA puede capturar mucha más información de los ECG relacionados con la fisiopatología obstructiva de la MCH que la que se obtiene actualmente mediante la interpretación manual de ECG y fue el primer estudio que demostró que el análisis de IA de los ECG se puede utilizar potencialmente para controlar las mediciones fisiológicas y la hemodinámicas relacionadas con la enfermedad. 

Los investigadores aplicaron dos algoritmos de ECG-IA independientes a los ECG previos al tratamiento y durante el tratamiento del ensayo clínico de fase 2 PIONEER-OLE (un ensayo clínico para el tratamiento con el fármaco para la MCH Mavacamten en adultos con MCH obstructiva sintomática). Después de demostrar que ambos algoritmos detectaron con precisión la MCH en datos de ensayos clínicos sin capacitación adicional, luego demostraron que las puntuaciones de MCH del ECG-IA se correlacionaron longitudinalmente con el estado de la enfermedad, medido por disminuciones en el tiempo en los gradientes del tracto de salida del ventrículo izquierdo y los niveles del péptido natriurético (NT-proBNP) en estos pacientes.

Las asociaciones longitudinales de la puntuación de MCH del ECG-IA fueron significativas y probablemente reflejaron cambios en la forma de onda del ECG sin procesar que fueron detectables por los ECG-IA y se correlacionaron con la fisiopatología y la gravedad de la enfermedad de MCH. El potencial de los ECG-IA se amplía por el hecho de que los ECG ahora se pueden medir de forma remota a través de electrodos habilitados para teléfonos inteligentes y pueden permitir la evaluación remota de la progresión de la enfermedad, así como la respuesta al tratamiento farmacológico. Según los investigadores, se necesitan estudios futuros para determinar si los ECG-IA pueden rastrear el estado de la enfermedad y usarse como guía para la medición de medicamentos para mejorar la seguridad.

Enlaces relacionados:
Universidad de California en San Francisco


Print article

Canales

Cuidados Criticos

ver canal
Imagen: Solución inalámbrica de monitoreo de pacientes puede ayudar a los médicos a detectar el deterioro temprano del paciente (Fotografía cortesía de GE Healthcare)

Dispositivo inalámbrico monitorea la salud y detecta deterioro temprano en pacientes hospitalizados

A nivel mundial, se estima que el 65 % de los pacientes hospitalizados y más del 90 % de los pacientes de atención post-aguda son monitoreados manualmente y no continuamente.... Más

Negocios

ver canal
Imagen: Mercado global de pruebas de microbiología  hospitalarias impulsado por el aumento de la prevalencia de enfermedades crónicas (Fotografía cortesía de Pexels)

Mercado de pruebas de microbiología hospitalaria impulsado por aumento en prevalencia de enfermedades crónicas

Los fabricantes y actores del mercado global de pruebas de microbiología hospitalaria ofrecen varios tipos de pruebas, incluidas las de hongos, virus y bacterias; así como instrumentos y... Más
Copyright © 2000-2022 Globetech Media. All rights reserved.