{"id":40485,"date":"2023-08-24T09:37:11","date_gmt":"2023-08-24T15:37:11","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=40485"},"modified":"2025-10-19T00:47:13","modified_gmt":"2025-10-19T06:47:13","slug":"electrocardiograma-basado-en-aprendizaje-profundo-logra-deteccion-de-defectos-del-corazon","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/electrocardiograma-basado-en-aprendizaje-profundo-logra-deteccion-de-defectos-del-corazon\/","title":{"rendered":"Electrocardiograma basado en aprendizaje profundo logra detecci\u00f3n de defectos del coraz\u00f3n"},"content":{"rendered":"
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Estudio muestra el uso de aprendizaje profundo y electrocardiogramas para la detecci\u00f3n de comunicaci\u00f3n interauricular. <\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Investigadores del Brigham and Women\u2019s Hospital en Estados Unidos y la Universidad de Keio en Jap\u00f3n desarrollaron un modelo de aprendizaje profundo o deep<\/em> learning<\/em>, capaz de detectar electrocardiogramas (ECG) que buscan signos de comunicaci\u00f3n interauricular (CIA). La CIA es un defecto cardiaco cong\u00e9nito que se caracteriza por un orificio en la pared de las aur\u00edculas, ubicada en las cavidades superiores del coraz\u00f3n. Esta enfermedad requiere ser diagnosticada antes de la adultez para evitar da\u00f1os al coraz\u00f3n y a otros \u00f3rganos como los pulmones y as\u00ed evitar el acortamiento de la expectativa de vida.<\/p>

El art\u00edculo cient\u00edfico titulado \u201cModelo basado en el aprendizaje profundo detecta los defectos del tabique interauricular a partir de la electrocardiograf\u00eda: un estudio transversal multic\u00e9ntrico basado en un hospital\u201d se centra en abordar uno de los desaf\u00edos m\u00e9dicos en el campo cardiovascular: la detecci\u00f3n temprana y precisa de la CIA. Como se mencion\u00f3 anteriormente, esta condici\u00f3n puede tener implicaciones significativas para la salud cardiovascular de los pacientes, pero su diagn\u00f3stico suele ser complicado debido a los s\u00edntomas sutiles.<\/p>

En este sentido, el estudio propone una aproximaci\u00f3n innovadora que utiliza tecnolog\u00eda de aprendizaje profundo y redes neuronales convolucionales para identificar la CIA a partir de ECG de 12 derivaciones. El objetivo es mejorar la detecci\u00f3n y diagn\u00f3stico tempranos, lo que podr\u00eda contribuir a un manejo m\u00e1s eficaz de los pacientes con este tipo de afecci\u00f3n card\u00edaca.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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El estudio recopil\u00f3 ECGs de pacientes con al menos una ecocardiograf\u00eda registrada en tres hospitales de dos continentes diferentes: el Hospital de la Universidad de Keio (de julio de 2011 a diciembre de 2020), el Brigham and Women’s Hospital (de enero de 2015 a diciembre de 2020) y el Dokkyo Medical University Saitama Medical Center (de enero de 2010 a diciembre de 2021). Se etiquetaron como casos positivos los ECGs de pacientes con diagn\u00f3stico de CIA, mientras que el resto se etiquet\u00f3 como negativos.<\/p>

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Posteriormente los investigadores dividieron aleatoriamente los ECGs en tres conjuntos de datos (50% para derivaci\u00f3n, 20% para validaci\u00f3n y 30% para prueba), sin superposici\u00f3n de pacientes, y entrenaron el modelo de aprendizaje profundo utilizando los conjuntos de datos de derivaci\u00f3n de dos hospitales. De esta manera lo probaron en conjuntos de datos retenidos, adem\u00e1s de una validaci\u00f3n externa en el tercer hospital.<\/p>

La capacidad discriminatoria del modelo fue evaluada evalu\u00f3 mediante el \u00e1rea bajo la curva caracter\u00edstica de operaci\u00f3n del receptor o AUROC. Los resultados mostraron la recopilaci\u00f3n de un total de 671,201 ECGs de 80,947 pacientes en los tres hospitales. El AUROC para detectar CIA fue de 0.85 a 0.90 en los tres hospitales. El an\u00e1lisis de subgrupos demostr\u00f3 un buen rendimiento en diversas caracter\u00edsticas. La simulaci\u00f3n de detecci\u00f3n usando el modelo aument\u00f3 significativamente la sensibilidad del 80.6% al 93.7% a una especificidad del 33.6% en comparaci\u00f3n con el uso de anormalidades ECG evidentes.<\/p>

En conclusi\u00f3n, el estudio demuestra que este modelo basado en aprendizaje autom\u00e1tico y utilizando ECGs identific\u00f3 con \u00e9xito la presencia de CIA, adem\u00e1s lo hizo en instituciones de dos continentes diferentes, lo que es importante para su futura aplicaci\u00f3n en entornos cl\u00ednicos. Este enfoque, adem\u00e1s, tiene el potencial de mejorar la detecci\u00f3n temprana de esta condici\u00f3n y el diagn\u00f3stico preciso, lo que podr\u00eda tener implicaciones significativas para la salud cardiovascular y el bienestar de los pacientes.<\/p>

Check the full study at the following link:<\/p>

https:\/\/www.thelancet.com\/journals\/eclinm\/article\/PIIS2589-5370(23)00318-8\/fulltext<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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THE LANCET<\/strong><\/p>

https:\/\/www.thelancet.com\/journals\/eclinm\/article\/PIIS2589-5370(23)00318-8\/fulltext<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Estudio muestra el uso de aprendizaje profundo y electrocardiogramas para la detecci\u00f3n de comunicaci\u00f3n interauricular. Investigadores del Brigham and Women\u2019s Hospital en Estados Unidos y la Universidad de Keio en Jap\u00f3n desarrollaron un modelo de aprendizaje profundo o deep learning, capaz de detectar electrocardiogramas (ECG) que buscan signos de comunicaci\u00f3n interauricular (CIA). La CIA es un defecto cardiaco cong\u00e9nito que se caracteriza por un orificio en la pared de las aur\u00edculas, ubicada en las cavidades superiores del coraz\u00f3n. Esta enfermedad requiere ser diagnosticada antes de la adultez para evitar da\u00f1os al coraz\u00f3n y a otros \u00f3rganos como los pulmones y as\u00ed evitar el acortamiento de la expectativa de vida. El art\u00edculo cient\u00edfico titulado \u201cModelo basado en el aprendizaje profundo detecta los defectos del tabique interauricular a partir de la electrocardiograf\u00eda: un estudio transversal multic\u00e9ntrico basado en un hospital\u201d se centra en abordar uno de los desaf\u00edos m\u00e9dicos en el campo cardiovascular: la detecci\u00f3n temprana y precisa de la CIA. Como se mencion\u00f3 anteriormente, esta condici\u00f3n puede tener implicaciones significativas para la salud cardiovascular de los pacientes, pero su diagn\u00f3stico suele ser complicado debido a los s\u00edntomas sutiles. En este sentido, el estudio propone una aproximaci\u00f3n innovadora que utiliza tecnolog\u00eda de aprendizaje profundo y redes neuronales convolucionales para identificar la CIA a partir de ECG de 12 derivaciones. El objetivo es mejorar la detecci\u00f3n y diagn\u00f3stico tempranos, lo que podr\u00eda contribuir a un manejo m\u00e1s eficaz de los pacientes con este tipo de afecci\u00f3n card\u00edaca. El estudio recopil\u00f3 ECGs de pacientes con al menos una ecocardiograf\u00eda registrada en tres hospitales de dos continentes diferentes: el Hospital de la Universidad de Keio (de julio de 2011 a diciembre de 2020), el Brigham and Women’s Hospital (de enero de 2015 a diciembre de 2020) y el Dokkyo Medical University Saitama Medical Center (de enero de 2010 a diciembre de 2021). Se etiquetaron como casos positivos los ECGs de pacientes con diagn\u00f3stico de CIA, mientras que el resto se etiquet\u00f3 como negativos. Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Ut elit tellus, luctus nec ullamcorper mattis, pulvinar dapibus leo. Posteriormente los investigadores dividieron aleatoriamente los ECGs en tres conjuntos de datos (50% para derivaci\u00f3n, 20% para validaci\u00f3n y 30% para prueba), sin superposici\u00f3n de pacientes, y entrenaron el modelo de aprendizaje profundo utilizando los conjuntos de datos de derivaci\u00f3n de dos hospitales. De esta manera lo probaron en conjuntos de datos retenidos, adem\u00e1s de una validaci\u00f3n externa en el tercer hospital. La capacidad discriminatoria del modelo fue evaluada evalu\u00f3 mediante el \u00e1rea bajo la curva caracter\u00edstica de operaci\u00f3n del receptor o AUROC. Los resultados mostraron la recopilaci\u00f3n de un total de 671,201 ECGs de 80,947 pacientes en los tres hospitales. El AUROC para detectar CIA fue de 0.85 a 0.90 en los tres hospitales. El an\u00e1lisis de subgrupos demostr\u00f3 un buen rendimiento en diversas caracter\u00edsticas. La simulaci\u00f3n de detecci\u00f3n usando el modelo aument\u00f3 significativamente la sensibilidad del 80.6% al 93.7% a una especificidad del 33.6% en comparaci\u00f3n con el uso de anormalidades ECG evidentes. En conclusi\u00f3n, el estudio demuestra que este modelo basado en aprendizaje autom\u00e1tico y utilizando ECGs identific\u00f3 con \u00e9xito la presencia de CIA, adem\u00e1s lo hizo en instituciones de dos continentes diferentes, lo que es importante para su futura aplicaci\u00f3n en entornos cl\u00ednicos. Este enfoque, adem\u00e1s, tiene el potencial de mejorar la detecci\u00f3n temprana de esta condici\u00f3n y el diagn\u00f3stico preciso, lo que podr\u00eda tener implicaciones significativas para la salud cardiovascular y el bienestar de los pacientes. Consulta el estudio completo en el siguiente enlace: https:\/\/www.thelancet.com\/journals\/eclinm\/article\/PIIS2589-5370(23)00318-8\/fulltext BIBLIOGRAF\u00cdA THE LANCET https:\/\/www.thelancet.com\/journals\/eclinm\/article\/PIIS2589-5370(23)00318-8\/fulltext<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":40487,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[156,160],"tags":[145],"class_list":["post-40485","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-big-data","category-noticias","tag-noticias"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/40485","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=40485"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/40485\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/40487"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=40485"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=40485"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=40485"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}