Inteligencia Artificial, eficaz en diagnosticar insuficiencia cardiaca La aplicación de la Inteligencia Artificial a métodos tradicionales como el electrocardiograma (ECG) contribuirá a detectar la insuficiencia cardiaca.
MÉXICO.- La aplicación de la Inteligencia Artificial a métodos tradicionales como el electrocardiograma (ECG) contribuirá a detectar de manera temprana el riesgo de insuficiencia cardíaca por disfunción ventricular izquierda asintomática. La eficacia de esta prueba es comparable a los resultados de la mamografía para el cáncer de mama, señaló Mayo Clinic, organización que descubrió los beneficios de aplicar esa tecnología al ECG. Paul Friedman, autor experto del estudio y presidente del Departamento de Medicina Cardiovascular para la zona del Oeste Medio en esta Clínica, explicó que la disfunción ventricular izquierda asintomática se caracteriza por la presencia de un corazón débil con riesgo de insuficiencia cardíaca manifiesta. Actualmente, tan solo en los Estados Unidos, siete millones de personas sufren esta afección relacionada con menor calidad de vida y menor número de años de existencia. Friedman detalló que la prueba, que es más económica, rápida y sencilla a las ya existentes para detectar la insuficiencia cardiaca por dicha causa, consiste en realizar un electrocardiograma y procesarlo digitalmente con Inteligencia Artificial para extraer nueva información acerca de cardiopatías previamente escondidas. La exactitud de la prueba se compara favorablemente con otros análisis de detección comunes, como el antígeno prostático específico para el cáncer de próstata, la mamografía para el cáncer de mama y la citología para el cáncer del cuello del útero. Los investigadores plantearon la hipótesis de que una red neural bien entrenada podía ser capaz de detectar confiablemente la disfunción ventricular izquierda asintomática en el ECG. Luego, con datos digitales almacenados, seleccionaron un grupo cotejado de 625 mil 326 electrocardiogramas y ecocardiogramas transtorácicos para identificar a la población que debía analizarse. Para probar su hipótesis, los especialistas crearon, entrenaron, validaron y probaron una red neural, y el estudio determinó que la Inteligencia Artificial aplicada al ECG estándar detecta confiablemente la disfunción ventricular izquierda asintomática.
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