Para
encontrar una solución a este problema, el grupo de investigación del profesor
Yael Yaniv unió fuerzas con los grupos de investigación de los profesores Alex
Bronstein y Assaf Schuster.
Ahora,
bajo su supervisión conjunta, la investigación de los estudiantes de doctorado
Yonatan Elul y Aviv Rosenberg se ha publicado en Proceedings of the
National Academy of Sciences of the United States of America (PNAS).
En el
artículo, los autores demuestran un sistema basado en IA que detecta
automáticamente enfermedades a partir de cientos de electrocardiogramas. Estos
son actualmente la tecnología más extendida empleada para el diagnóstico
de patología cardíaca.
Herramienta
basada en inteligencia artificial:
El nuevo
sistema analiza automáticamente los electrocardiogramas (ECG) utilizando redes
neuronales aumentadas.
Esta es
la herramienta más destacada en el aprendizaje profundo en la actualidad.
Estas
redes aprenden diferentes patrones mediante el entrenamiento en una gran
cantidad de muestras, y el sistema desarrollado por los investigadores se
entrenó en más de 1,5 millones de segmentos de ECG muestreados de cientos de
pacientes en hospitales de diferentes países.
El
electrocardiograma, desarrollado hace más de un siglo, proporciona información
importante sobre las afecciones que afectan al corazón, y lo hace de forma
rápida y no invasiva.
El
problema es que las impresiones son actualmente interpretadas por un cardiólogo
humano y, por tanto, su interpretación está, por necesidad, impregnada de
elementos subjetivos.
Como
resultado, numerosos grupos de investigación en todo el mundo están trabajando
en el desarrollo de sistemas que interpretarán automáticamente las impresiones
de manera eficiente y precisa.
Además,
estos sistemas pueden identificar condiciones patológicas que los cardiólogos
humanos, independientemente de su experiencia, no podrán detectar.
El
sistema desarrollado por los investigadores israelies se construyó de acuerdo
con los requisitos definidos por los cardiólogos.
Su salida
incluye una estimación de la incertidumbre de los resultados, la indicación de
áreas sospechosas en la onda del ECG y alertas sobre resultados no concluyentes
y mayor riesgo de patología no observada en el La propia señal de ECG.
El
sistema demuestra suficiente sensibilidad para proporcionar alertas sobre
pacientes con riesgo de arritmia incluso cuando la arritmia no se demuestra en
la impresión del ECG y la tasa de falsas alarmas es insignificante.
Además,
el nuevo sistema explica sus decisiones utilizando la terminología cardiológica
aceptada.
Los
investigadores esperan que este sistema se pueda utilizar para la exploración
de poblaciones cruzadas para la detección temprana de aquellos que están en
riesgo de arritmia.
Sin este
diagnóstico temprano, estas personas tienen un mayor riesgo de sufrir un ataque
cardíaco y un derrame cerebral.
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