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IA duplica precisión de lectura de escáneres cerebrales en pacientes con accidentes cerebrovasculares

Nuevo software basado en IA identifica con mayor exactitud el momento del accidente y su potencial tratamiento, mejorando las decisiones médicas.

Un avance en inteligencia artificial (IA) desarrollado por investigadores de Imperial College London, la Universidad Técnica de Múnich y la Universidad de Edimburgo tiene el potencial de transformar la atención médica para pacientes con accidentes cerebrovasculares. El software basado en IA, según un estudio publicado en npj Digital Medicine, analiza escáneres cerebrales para identificar con mayor precisión cuándo ocurrió el accidente cerebrovascular y si los daños son reversibles, un factor crítico para decidir tratamientos de emergencia.

Los accidentes cerebrovasculares, causados por la interrupción del suministro de sangre al cerebro, requieren tratamientos inmediatos para minimizar daños irreversibles. Sin embargo, determinar el momento exacto en que ocurrieron es un desafío, especialmente en pacientes con dificultades para comunicarse o aquellos que experimentaron el accidente mientras dormían.

El nuevo software utiliza algoritmos de IA entrenados con 800 escáneres cerebrales donde se conocía el tiempo del accidente. Durante las pruebas con casi 2 mil pacientes adicionales, el sistema demostró ser el doble de preciso que los métodos visuales actuales empleados por médicos, los cuales se basan en evaluar la oscuridad de las lesiones cerebrales en las tomografías computarizadas (TC).

El algoritmo no solo estima con mayor precisión el tiempo cronológico del accidente cerebrovascular, sino también la “edad biológica” de las lesiones, es decir, si estas son reversibles. Este análisis detallado incluye características adicionales de las imágenes, como la textura y las variaciones dentro de las lesiones, proporcionando un enfoque más completo.

Según el Dr. Paul Bentley, líder del estudio y neurólogo consultor en Imperial College Healthcare NHS Trust, los tratamientos estándar son más efectivos dentro de las primeras 4.5 horas posteriores al accidente. Más allá de este punto, los casos se vuelven más complejos y la irreversibilidad aumenta. El modelo de IA automatizado puede proporcionar a los médicos información crítica para decidir tratamientos de emergencia en tiempo real.

Además, los investigadores estiman que hasta un 50% más de pacientes podrían recibir tratamientos adecuados gracias a esta tecnología, la cual esperan implementar en el Servicio Nacional de Salud (NHS, en inglés) de Reino Unido, integrándola con software de análisis ya existente en los hospitales.

De esta manera, al proporcionar estimaciones más precisas y automatizadas, el software tiene el potencial de salvar vidas y mejorar la atención médica especialmente en entornos de emergencia.

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