La inteligencia artificial acelera el examen de imágenes del corazón obtenidas por resonancia magnética

Los investigadores han desarrollado un enfoque innovador para analizar exploraciones de imágenes por resonancia magnética (RM) del corazón utilizando inteligencia artificial (IA), lo que podría ahorrar tiempo y recursos significativos, al mismo tiempo que mejora la atención al paciente.

Un esfuerzo colaborativo que involucró a investigadores de la Universidad de East Anglia (UEA, Norfolk, Reino Unido) ha llevado a la creación de un sofisticado modelo informático que aplica IA para evaluar imágenes del corazón obtenidas a partir de escaneos de resonancia magnética en una vista específica conocida como el plano de cuatro cámaras. Esta iniciativa se basa en el desarrollo previo del equipo de tecnología de imágenes por resonancia magnética 4D de vanguardia, que ofrece diagnósticos más rápidos, no invasivos y precisos para la insuficiencia cardíaca y otras condiciones cardíacas. En un estudio observacional retrospectivo, el equipo analizó datos de 814 pacientes para entrenar el modelo de IA. Para validar la precisión del modelo, se probó adicionalmente utilizando exploraciones y datos de 101 pacientes adicionales. A diferencia de otros estudios, este modelo de IA fue entrenado con datos provenientes de múltiples hospitales y varios tipos de escáneres, y se probó en un grupo diverso de pacientes de un hospital diferente.

Además, este modelo de IA analiza todo el corazón desde una vista que muestra las cuatro cámaras, mientras que la mayoría de los estudios anteriores se concentraban solo en las dos cámaras principales. La IA evaluó de manera efectiva el tamaño y la función de las cámaras del corazón, logrando resultados comparables a los realizados manualmente por los médicos, pero en una fracción del tiempo El análisis manual tradicional de una resonancia magnética puede tardar hasta 45 minutos, mientras que el modelo de IA completa el proceso en tan solo unos segundos. Este método automatizado podría proporcionar evaluaciones rápidas y confiables de la salud cardíaca, lo que podría mejorar significativamente la atención al paciente. Los investigadores recomiendan que los estudios futuros extiendan las pruebas del modelo a grupos más grandes de pacientes en diferentes hospitales, con una variedad de escáneres de RM e incluyendo condiciones comunes encontradas en entornos clínicos, para evaluar su efectividad en escenarios del mundo real más diversos.

"La automatización del proceso de evaluación de la función y la estructura del corazón ahorrará tiempo y recursos y garantizará resultados consistentes para los médicos", dijo el estudiante de doctorado Dr. Hosamadin Assadi, de la Facultad de Medicina de Norwich de la UEA. “Esta innovación podría conducir a diagnósticos más eficientes, mejores decisiones de tratamiento y, en última instancia, mejores resultados para los pacientes con enfermedades cardíacas. Además, el potencial de la IA para predecir la mortalidad basándose en mediciones cardíacas destaca su potencial para revolucionar la atención cardíaca y mejorar el pronóstico del paciente”.

Enlaces relacionados:
Universidad de East Anglia

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