Los investigadores de Geisinger han descubierto que un algoritmo informático desarrollado utilizando videos de ecocardiograma del corazón puede predecir la mortalidad en un año.
El algoritmo, un ejemplo de lo que se conoce como aprendizaje automático o inteligencia artificial IA, superó a otros predictores usados clínicamente, incluidas las ecuaciones de cohorte agrupadas y la puntuación de insuficiencia cardíaca de Seattle. Los resultados del estudio se publicaron en Ingeniería Biomédica de la Naturaleza .
"Nos entusiasmó descubrir que el aprendizaje automático puede aprovechar conjuntos de datos no estructurados, como imágenes y videos médicos, para mejorar una amplia gama de modelos de predicción clínica", dijo Chris Haggerty, Ph.D., coautor principal y profesor asistente enel Departamento de Ciencia e Informática de Datos Traslacionales de Geisinger.
La obtención de imágenes es fundamental para las decisiones de tratamiento en la mayoría de las especialidades médicas y se ha convertido en uno de los componentes más ricos en datos de la historia clínica electrónica HCE. Por ejemplo, una sola ecografía del corazón produce aproximadamente 3.000 imágenes, y los cardiólogos han limitadotiempo para interpretar estas imágenes dentro del contexto de muchos otros datos de diagnóstico. Esto crea una oportunidad sustancial para aprovechar la tecnología, como el aprendizaje automático, para administrar y analizar estos datos y, en última instancia, brindar asistencia informática inteligente a los médicos.
Para su estudio, el equipo de investigación utilizó hardware computacional especializado para entrenar el modelo de aprendizaje automático en 812.278 videos de ecocardiograma recopilados de 34.362 pacientes de Geisinger durante los últimos diez años. El estudio comparó los resultados del modelo con las predicciones de los cardiólogos basadas en múltiples encuestas.Una encuesta posterior mostró que, con la ayuda del modelo, la precisión de las predicciones de los cardiólogos mejoró en un 13 por ciento. Aprovechando casi 50 millones de imágenes, este estudio representa uno de los conjuntos de datos de imágenes médicas más grandes jamás publicados.
"Nuestro objetivo es desarrollar algoritmos informáticos para mejorar la atención al paciente", dijo Alvaro Ulloa Cerna, Ph.D., autor y científico de datos senior en el Departamento de Ciencia de Datos e Informática Traslacional de Geisinger. "En este caso, nosotros 'Estamos emocionados de que nuestro algoritmo haya podido ayudar a los cardiólogos a mejorar sus predicciones sobre los pacientes, ya que las decisiones sobre el tratamiento y las intervenciones se basan en este tipo de predicciones clínicas ".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Sistema de salud Geisinger . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
Referencia de la revista :
cite esta página :