{"id":57460,"date":"2025-06-30T10:04:06","date_gmt":"2025-06-30T16:04:06","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=57460"},"modified":"2025-06-30T10:19:51","modified_gmt":"2025-06-30T16:19:51","slug":"nueva-herramienta-de-ia-automatiza-la-interceptacion-de-ecocardiogramas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/nueva-herramienta-de-ia-automatiza-la-interceptacion-de-ecocardiogramas\/","title":{"rendered":"Nueva herramienta de IA automatiza la interceptaci\u00f3n de ecocardiogramas"},"content":{"rendered":"
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PanEcho es un modelo de deep learning dise\u00f1ado para automatizar la interpretaci\u00f3n de ecocardiogramas en entornos con recursos limitados.<\/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 ecocardiograf\u00eda es una parte funadmental en la atenci\u00f3n cardiovascular, sin embargo depende completamente de la interpetaci\u00f3n de especialistas. Un estudio liderado por cient\u00edficos de Yale, publicado en JAMA<\/em><\/a>, propone un sistema de inteligencia artificial (IA) llamado PanEcho<\/strong>, para automatizar la interpretaci\u00f3n de ecocardiogramas con un modelo de deep learning<\/em> multitarea. El objetivo del estudio fue desarrollar y evaluar la precisi\u00f3n de este sistema de IA en un conjunto de 39 etiquetas y mediciones en ecocardiogra\u00eda transtor\u00e1cica.<\/p>

\u201cLa ecocardiograf\u00eda es una piedra angular de la atenci\u00f3n cardiovascular, pero requiere una enorme cantidad de tiempo cl\u00ednico de lectores altamente cualificados para revisar estos estudios\u201d, expres\u00f3 Rohan Khera, autor principal del art\u00edculo y profesor asistente de medicina \u00a0en Yale.\u00a0 El estudio cuestiona si la IA puede automatizar de manera amplia la interpretaci\u00f3n de ecocardiogramas y as\u00ed mejorar la precisi\u00f3n de los profesionales y acelerar su flujo de trabajo.<\/p>

PanEcho fue desarrollado utilizando 999,727 ecocardiograf\u00edas transtor\u00e1cicas realizadas en hospitales y cl\u00ednicas del sistema de salud de Yale entre enero de 2016 y junio 2022 durante cuidado de rutina. El modelo fue validad internamente y eternamente.<\/p>

\u201cLa herramienta ahora puede medir y evaluar una amplia gama de afecciones cardiacas, lo que la hace mucho m\u00e1s atractiva para su uso cl\u00ednico en el futuro\u201d, detall\u00f3 Evangelos K. Oikonomou, investigador cl\u00ednico y coprimer autor del estudio. \u201cAunque es muy preciso, puede ser menos interpretable que la lectura de un cl\u00ednico. Sigue siendo un algoritmo y requiere supervisi\u00f3n humana\u201d, explic\u00f3.<\/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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Los resultados del estudio mostraron el \u00e1rea bajo la curva (AUC, en ingl\u00e9s) para las tareas de clasificaci\u00f3n diagn\u00f3stica y el error absoluto medio para las tareas de estimaci\u00f3n de par\u00e1metros, comparando las predicciones de la IA con la evaluaci\u00f3n del cardi\u00f3logo int\u00e9rprete. PanEcho, realiz\u00f3 18 tareas de clasificaci\u00f3n diagn\u00f3stica con una mediana de \u00e1rea AUC caracter\u00edstica operativa del receptor de 0,91 y 21 tareas de estimaci\u00f3n de par\u00e1metros ecocardiogr\u00e1ficos con una mediana de error absoluto medio normalizado de 0,13.<\/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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Es decir, el estudio comprob\u00f3 que un sistema de IA puede automatizar la interpretaci\u00f3n completa de ecocardiogramas con gran precisi\u00f3n, lo cual que podr\u00eda acelerar los flujos de trabajo y permitir una detecci\u00f3n r\u00e1pida de la salud cardiovascular en los puntos de atenci\u00f3n con acceso limitado a especialista.<\/p>

Aunque esta herramienta no est\u00e1 disponible todav\u00eda para su uso cl\u00ednico, los hallazgos muestran su potencial y sus futuras aplicaciones cl\u00ednicas. De manera inicial, los ecos cardi\u00f3grafos pueden utilizar PanEcho como un lector preliminar que los ayude a evaluar las im\u00e1genes y videos en la ecocardiograf\u00eda.<\/p>

Los autores detallan que esta tecnolog\u00eda puede ser particularmente \u00fatil en entornos de recursos limitados, con falta de equipamiento o escasez de especialistas. \u201cReplicamos la experiencia de los entornos de bajos recursos de todo el mundo, donde los m\u00e9dicos suelen utilizar una ecograf\u00eda port\u00e1til y esperar a que esas im\u00e1genes sean interpretadas por un cardi\u00f3logo en otro lugar\u201d, expres\u00f3 Khera. \u201cIncluso con im\u00e1genes de menor calidad, nuestro modelo fue muy resistente y adquiri\u00f3 la informaci\u00f3n necesaria para hacer una determinaci\u00f3n altamente precisa\u201d, a\u00f1adi\u00f3.<\/p>

Finalmente, el profesor de Yale, Eric J. Vel\u00e1zquez, mencion\u00f3 que herramientas como PanEcho tienen el potencial de ayudar a los profesionales a incrementar su eficiencia y precisi\u00f3n, logrando atender a un gran n\u00famero de pacientes con afecciones cardiovasculares.<\/p>

El modelo completo est\u00e1 disponible en c\u00f3digo abierto: https:\/\/www.cards-lab.org\/panecho<\/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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JAMA NETWORK<\/strong><\/p>

https:\/\/jamanetwork.com\/journals\/jama\/article-abstract\/2835630<\/a><\/p>

YALE<\/strong><\/p>

https:\/\/medicine.yale.edu\/internal-medicine\/news-article\/ai-tool-interprets-echocardiograms-in-minutes\/<\/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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