{"id":46797,"date":"2024-07-03T09:28:16","date_gmt":"2024-07-03T15:28:16","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=46797"},"modified":"2025-10-18T15:29:16","modified_gmt":"2025-10-18T21:29:16","slug":"ingenieros-biomedicos-utilizan-ia-para-crear-herramienta-de-estudio-y-diagnostico-de-funcion-cardiaca","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/ingenieros-biomedicos-utilizan-ia-para-crear-herramienta-de-estudio-y-diagnostico-de-funcion-cardiaca\/","title":{"rendered":"Ingenieros biom\u00e9dicos utilizan IA para crear herramienta de estudio y diagn\u00f3stico de funci\u00f3n card\u00edaca"},"content":{"rendered":"
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A trav\u00e9s de machine learning y la herramienta BeatProfiler, ingenieros de Columbia buscan automatizar y mejorar los an\u00e1lisis de la funci\u00f3n card\u00edaca.<\/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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La investigaci\u00f3n y diagn\u00f3stico de enfermedades card\u00edacas han sido tradicionalmente procesos complejos y laboriosos, que requieren equipos y t\u00e9cnicas especializadas. La necesidad de m\u00e9todos m\u00e1s eficientes y precisos es cada vez m\u00e1s evidente, sobre todo ante el creciente desaf\u00edo de enfermedades card\u00edacas y la b\u00fasqueda de nuevos tratamientos.<\/p>

En respuesta a esta necesidad, un equipo de ingenieros biom\u00e9dicos de la Universidad de Columbia ha desarrollado BeatProfiler, una innovadora herramienta que utiliza la inteligencia artificial (IA) para automatizar y mejorar significativamente el an\u00e1lisis de la funci\u00f3n card\u00edaca. Este software, seg\u00fan el equipo, no solo promete revolucionar la forma en que se estudian las c\u00e9lulas del coraz\u00f3n, sino que tambi\u00e9n ofrece un acceso m\u00e1s amplio y asequible a tecnolog\u00edas avanzadas de diagn\u00f3stico, beneficiando a investigadores y cl\u00ednicos a nivel global.<\/p>

En este sentido, BeatProfiler es un software que automatiza el an\u00e1lisis de las funciones de las c\u00e9lulas card\u00edacas a partir de datos de video. Adem\u00e1s, se trata de la primera herramienta en integrar el an\u00e1lisis de varios indicadores de funci\u00f3n card\u00edaca, como la contractilidad, el manejo del calcio y la fuerza de salida. Esta herramienta reduce el tiempo de an\u00e1lisis y minimiza los errores, permitiendo distinguir r\u00e1pidamente entre diferentes enfermedades y probar medicamentos de manera objetiva.<\/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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Por su parte, Gordana Vunjak-Novakovic, profesora de Ingenier\u00eda Biom\u00e9dica en Columbia, se\u00f1ala que BeatProfiler es una herramienta transformadora por su rapidez, precisi\u00f3n y accesibilidad. Asimismo, el software es de c\u00f3digo abierto, lo que facilita su uso por investigadores de todo el mundo, sin costo alguno.<\/p>

Cabe destacar que el desarrollo de BeatProfiler fue un esfuerzo colaborativo que involucr\u00f3 a expertos en desarrollo de software, machine learning, procesamiento de se\u00f1ales y experiencias de usuario. Los investigadores construyeron una interfaz gr\u00e1fica para que los cient\u00edficos biom\u00e9dicos, sin conocimientos de programaci\u00f3n, pudieran utilizar la herramienta f\u00e1cilmente.<\/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

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El estudio mostr\u00f3 que BeatProfiler es capaz de analizar con precisi\u00f3n la funci\u00f3n de los cardiomiocitos, superando a las herramientas existentes en velocidad y fiabilidad. La herramienta detect\u00f3 ligeros cambios en la respuesta de fuerza del tejido card\u00edaco que otras herramientas no pudieron identificar. Utilizando machine learning, BeatProfiler distingui\u00f3 entre c\u00e9lulas card\u00edacas sanas y enfermas con alta precisi\u00f3n, y clasific\u00f3 diferentes medicamentos seg\u00fan su efecto en el coraz\u00f3n.<\/p>

De esta forma, BeatProfiler representa un gran avance en la investigaci\u00f3n card\u00edaca, ofreciendo una herramienta r\u00e1pida y precisa para estudiar y diagnosticar la funci\u00f3n card\u00edaca y probar nuevos medicamentos. El equipo de investigadores de Columbia contin\u00faa trabajando para expandir las capacidades de BeatProfiler a un espectro completo de enfermedades card\u00edacas y su aplicaci\u00f3n en el desarrollo de f\u00e1rmacos, con el objetivo de acelerar el proceso de descubrimiento y prueba de medicamentos.<\/p>

El equipo planea seguir mejorando BeatProfiler para abarcar nuevas aplicaciones en la investigaci\u00f3n card\u00edaca, probando su rendimiento en modelos card\u00edacos adicionales y refinando su algoritmo de machine learning. La meta a largo plazo es adaptar BeatProfiler a entornos farmac\u00e9uticos para acelerar la prueba de cientos de miles de candidatos a medicamentos.<\/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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COLUMBIA<\/strong><\/p>

https:\/\/www.engineering.columbia.edu\/news\/pulse-innovation-ai-service-heart-research<\/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":"

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Este software, seg\u00fan el equipo, no solo promete revolucionar la forma en que se estudian las c\u00e9lulas del coraz\u00f3n, sino que tambi\u00e9n ofrece un acceso m\u00e1s amplio y asequible a tecnolog\u00edas avanzadas de diagn\u00f3stico, beneficiando a investigadores y cl\u00ednicos a nivel global. En este sentido, BeatProfiler es un software que automatiza el an\u00e1lisis de las funciones de las c\u00e9lulas card\u00edacas a partir de datos de video. Adem\u00e1s, se trata de la primera herramienta en integrar el an\u00e1lisis de varios indicadores de funci\u00f3n card\u00edaca, como la contractilidad, el manejo del calcio y la fuerza de salida. Esta herramienta reduce el tiempo de an\u00e1lisis y minimiza los errores, permitiendo distinguir r\u00e1pidamente entre diferentes enfermedades y probar medicamentos de manera objetiva. Por su parte, Gordana Vunjak-Novakovic, profesora de Ingenier\u00eda Biom\u00e9dica en Columbia, se\u00f1ala que BeatProfiler es una herramienta transformadora por su rapidez, precisi\u00f3n y accesibilidad. Asimismo, el software es de c\u00f3digo abierto, lo que facilita su uso por investigadores de todo el mundo, sin costo alguno. Cabe destacar que el desarrollo de BeatProfiler fue un esfuerzo colaborativo que involucr\u00f3 a expertos en desarrollo de software, machine learning, procesamiento de se\u00f1ales y experiencias de usuario. Los investigadores construyeron una interfaz gr\u00e1fica para que los cient\u00edficos biom\u00e9dicos, sin conocimientos de programaci\u00f3n, pudieran utilizar la herramienta f\u00e1cilmente. El estudio mostr\u00f3 que BeatProfiler es capaz de analizar con precisi\u00f3n la funci\u00f3n de los cardiomiocitos, superando a las herramientas existentes en velocidad y fiabilidad. La herramienta detect\u00f3 ligeros cambios en la respuesta de fuerza del tejido card\u00edaco que otras herramientas no pudieron identificar. Utilizando machine learning, BeatProfiler distingui\u00f3 entre c\u00e9lulas card\u00edacas sanas y enfermas con alta precisi\u00f3n, y clasific\u00f3 diferentes medicamentos seg\u00fan su efecto en el coraz\u00f3n. De esta forma, BeatProfiler representa un gran avance en la investigaci\u00f3n card\u00edaca, ofreciendo una herramienta r\u00e1pida y precisa para estudiar y diagnosticar la funci\u00f3n card\u00edaca y probar nuevos medicamentos. El equipo de investigadores de Columbia contin\u00faa trabajando para expandir las capacidades de BeatProfiler a un espectro completo de enfermedades card\u00edacas y su aplicaci\u00f3n en el desarrollo de f\u00e1rmacos, con el objetivo de acelerar el proceso de descubrimiento y prueba de medicamentos. 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