Los investigadores han desarrollado un enfoque de red neuronal que puede identificar con precisión la insuficiencia cardíaca congestiva con un 100% de precisión mediante el análisis de un solo latido cardíaco de un electrocardiograma ECG sin procesar, informa un nuevo estudio.
La insuficiencia cardíaca congestiva ICC es una afección crónica progresiva que afecta el poder de bombeo de los músculos cardíacos. Asociada con una alta prevalencia, tasas de mortalidad significativas y costos de atención médica sostenidos, los médicos y los sistemas de salud requieren con urgencia procesos de detección eficientes.
El Dr. Sebastiano Massaro, profesor asociado de neurociencia organizacional en la Universidad de Surrey, ha trabajado con sus colegas Mihaela Porumb y el Dr. Leandro Pecchia en la Universidad de Warwick y Ernesto Iadanza en la Universidad de Florencia, para abordar estas importantes preocupaciones mediante el uso de Convolutional NeuralNetworks CNN: redes neuronales jerárquicas altamente efectivas para reconocer patrones y estructuras en los datos.
Publicado en Diario de control y procesamiento de señales biomédicas , su investigación mejora drásticamente los métodos de detección de CHF existentes que generalmente se enfocan en la variabilidad de la frecuencia cardíaca que, aunque son efectivos, requieren mucho tiempo y son propensos a errores. Por el contrario, su nuevo modelo utiliza una combinación de procesamiento de señales avanzado y herramientas de aprendizaje automático en ECG sin procesar.señales, entregando 100% de precisión.
El Dr. Massaro dijo: "Entrenamos y probamos el modelo de CNN en grandes conjuntos de datos de ECG disponibles públicamente que incluían sujetos con ICC, así como corazones sanos no arrítmicos. Nuestro modelo ofreció un 100% de precisión: al verificar solo un latido, podemos detectarsi una persona tiene o no insuficiencia cardíaca. Nuestro modelo es también uno de los primeros conocidos en ser capaz de identificar las características morfológicas del ECG asociadas específicamente con la gravedad de la afección ".
El Dr. Pecchia, presidente de la Alianza Europea para la Ingeniería Médica y Biológica, explica las implicaciones de estos hallazgos: "Con aproximadamente 26 millones de personas en todo el mundo afectadas por una forma de insuficiencia cardíaca, nuestra investigación presenta un avance importante en la metodología actual.que los médicos accedan a una herramienta precisa de detección de ICC puede tener un impacto social significativo, ya que los pacientes se benefician de un diagnóstico temprano y más eficiente y alivian la presión sobre los recursos del NHS ".
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Materiales proporcionado por Universidad de Surrey . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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