{"id":51597,"date":"2025-03-05T10:05:27","date_gmt":"2025-03-05T16:05:27","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=51597"},"modified":"2025-10-13T13:39:26","modified_gmt":"2025-10-13T19:39:26","slug":"ia-detecta-enfermedades-hepaticas-durante-pruebas-cardiacas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/ia-detecta-enfermedades-hepaticas-durante-pruebas-cardiacas\/","title":{"rendered":"IA detecta enfermedades hep\u00e1ticas durante pruebas card\u00edacas"},"content":{"rendered":"
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EchoNet-Liver, un modelo de IA de Cedars-Sinai identifica enfermedades hep\u00e1ticas en ecocardiogramas.<\/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 Smidt Heart Institute en Cedars-Sinai han desarrollado un modelo de inteligencia artificial (IA) que puede detectar enfermedades hep\u00e1ticas cr\u00f3nicas utilizando ecocardiogramas, una prueba de ultrasonido com\u00fanmente utilizada para evaluar la salud del coraz\u00f3n. Este avance representa una nueva forma de diagn\u00f3stico que podr\u00eda ayudar a identificar enfermedades hep\u00e1ticas en etapas tempranas sin necesidad de realizar pruebas adicionales.<\/p>

The study was published in NEJM AI<\/em><\/a> detalla un modelo de evaluaci\u00f3n mediante deep learning o aprendizaje profundo de una ecograf\u00eda, lo que permite realizar un cribado oportunista de enfermedades hep\u00e1ticas. El modelo, denominado EchoNet-Liver<\/strong>, utiliza algoritmos para analizar patrones en im\u00e1genes captadas durante ecocardiogramas, espec\u00edficamente aquellas que muestran el h\u00edgado. Durante el estudio, los investigadores entrenaron la IA con m\u00e1s de 1.5 millones de videos de ecocardiogramas de pacientes que tambi\u00e9n se hab\u00edan sometido a pruebas abdominales, como ultrasonidos o resonancias magn\u00e9ticas.<\/p>

Los resultados demostraron que el modelo fue capaz de detectar cirrosis, (cicatrizaci\u00f3n del h\u00edgado) y la enfermedad hep\u00e1tica esteat\u00f3sica (anteriormente conocida como enfermedad del h\u00edgado graso) con un nivel de precisi\u00f3n comparable al de las pruebas tradicionales de diagn\u00f3stico por imagen.<\/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 Dr. Alan Kwan, profesor asistente del Departamento de Cardiolog\u00eda en Cedars-Sinai y autor principal del estudio, destac\u00f3 que esta tecnolog\u00eda puede integrarse en pruebas rutinarias sin costos adicionales: \u201cIncorporar la IA en ecocardiogramas, que captan im\u00e1genes tanto del coraz\u00f3n como del h\u00edgado, puede conducir a un diagn\u00f3stico de enfermedad hep\u00e1tica sin costos adicionales\u201d.<\/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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Uno de los beneficios de esta innovaci\u00f3n es que permite detectar signos de enfermedades hep\u00e1ticas en personas asintom\u00e1ticas, lo que podr\u00eda facilitar una intervenci\u00f3n temprana y mejorar los resultados de salud.<\/p>

El Dr. David Ouyang, coautor del estudio, explic\u00f3 que la tecnolog\u00eda podr\u00eda ayudar a los m\u00e9dicos a distinguir entre enfermedades hep\u00e1ticas primarias y da\u00f1os secundarios relacionados con problemas card\u00edacos: \u201cNuestro modelo de aprendizaje profundo puede ayudar a los m\u00e9dicos a detectar enfermedades hep\u00e1ticas que podr\u00edan haber pasado desapercibidas y, as\u00ed, dirigir pruebas de seguimiento adecuadas\u201d.<\/p>

De esta manera, avances como EchoNet-Liver demuestran c\u00f3mo estas tecnolog\u00edas pueden optimizar la detecci\u00f3n de enfermedades de manera m\u00e1s eficiente. Los investigadores pretenden realizar nuevos estudios para evaluar c\u00f3mo el modelo puede mejorar la atenci\u00f3n a largo plazo y contribuir a la prevenci\u00f3n de enfermedades hep\u00e1ticas en la poblaci\u00f3n.<\/p>

Adem\u00e1s, seg\u00fan los autores, este avance se alinea con la tendencia emergente de usar la IA para analizar m\u00faltiples sistemas del cuerpo en lugar de solo \u00f3rganos individuales, ofreciendo un enfoque m\u00e1s integral para la detecci\u00f3n temprana y el cuidado de la salud.<\/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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CEDARS-SINAI<\/strong><\/p>

https:\/\/www.cedars-sinai.org\/newsroom\/artificial-intelligence-helps-find-undiagnosed-liver-disease\/<\/a><\/p>

AI NEJM<\/strong><\/p>

https:\/\/ai.nejm.org\/doi\/full\/10.1056\/AIoa2400948<\/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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