Dispositivos de ultrasonido POC integrados con IA mejoran significativamente la competencia entre usuarios novatos

Un estudio pionero descubrió que la incorporación de inteligencia artificial (IA) en los dispositivos de ultrasonido puede mejorar significativamente la habilidad de los usuarios de ultrasonido novatos, lo que podría mejorar la atención al paciente. Los resultados de este estudio ofrecen perspectivas interesantes para las posibles aplicaciones de la IA en la transformación de la imagen y el diagnóstico médicos.

El estudio, dirigido por investigadores de Stanford Medicine (Stanford, CA, EUA), evaluó el impacto de los dispositivos de ultrasonido en el punto de atención (POCUS, por sus siglas en inglés) potenciados por IA en los aprendices con mínima experiencia en el uso de POCUS. Los participantes se dividieron en dos grupos, uno que usaba el dispositivo integrado con IA, Kosmos Torso One de EchoNous (Redmond, WA, EUA), mientras que el otro grupo utilizaba un dispositivo sin capacidades de IA. Durante dos semanas, los aprendices utilizaron los dispositivos designados para la atención de los pacientes. El Kosmos habilitado para IA ofreció etiquetado automático de la estructura cardíaca, sugerencias para la ubicación ideal de la sonda, clasificación de la calidad de la imagen de diagnóstico y cálculos automatizados de la fracción de eyección. El resultado principal medido fue el tiempo necesario para capturar una imagen cardíaca específica, con resultados secundarios que incluyeron la calidad de la imagen, la identificación precisa de la patología y las actitudes de los participantes.

El estudio demostró resultados notables. Tras la reevaluación de seguimiento, el grupo que usó el Kosmos integrado con IA mostró tiempos de escaneo más rápidos, puntajes de calidad de imagen superiores y una mejor identificación de la función sistólica reducida en comparación con el grupo que usó el dispositivo sin IA. Estos hallazgos sugieren que un dispositivo POCUS impulsado por IA como Kosmos puede mejorar la adquisición e interpretación de imágenes por los novatos, aumentando potencialmente la precisión del diagnóstico y los resultados del paciente. El estudio enfatiza cómo la IA podría ser particularmente beneficiosa en la capacitación de profesionales de la salud. En el caso de dispositivos como el ultrasonido, que requieren una capacitación integral, la IA puede ayudar a los aprendices al ofrecer orientación en tiempo real para un uso óptimo, automatizar mediciones complicadas y que consumen mucho tiempo y brindar retroalimentación instantánea sobre los estándares de calidad. Además de su papel en la asistencia para capacitación, EchoNous tiene como objetivo aprovechar la IA para optimizar los flujos de trabajo, minimizar la variabilidad humana y mejorar la precisión en múltiples especialidades médicas.

"Estamos entusiasmados de ver nuestra visión de la asistencia de IA en el ultrasonido portátil validada por la investigación del Dr. Kumar", dijo Graham Cox, director ejecutivo de EchoNous. "Como modalidad de imágenes dependiente del usuario, la mayor barrera para la adopción del ultrasonido en el punto de atención siempre ha estado relacionada con la capacitación. Nos alienta ver evidencia de que nuestra IA en Kosmos muestra potencial para cerrar esa brecha".

Enlaces relacionados:
Stanford Medicine  
EchoNous

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