El análisis de la función cardiaca con segmentación manual del contorno de los ventrículos es una tarea tediosa y sujeta a la subjetividad humana. El desarrollo de la inteligencia artificial mediante redes neuronales convolucionales puede permitir un contorneado automático que haga el análisis de función cardiaca más llevadero, más reproducible y menos propenso a interpretaciones subjetivas. Analizamos el trabajo de Wenjia Bai et al. “Automated cardiovascular magnetic resonance image analysis with fully convolutional networks”⁽¹⁾, en el que se propone que las redes neuronales artificiales, gracias a su capacidad de aprendizaje, presentan unos resultados más robustos que los métodos anteriores.

La IA está llegando y es imparable como vemos en esta imagen de Eric Topol (@EricTopol).

My 1st #AI-guided echocardiography today (fun & by democratizing acquisition it will change the field)
What does that mean?
You put the transducer on the patient's chest ->the AI tells you how to properly position it and then automatically captures video images when spot on. pic.twitter.com/t3DaE32ftg

— Eric Topol (@EricTopol) January 29, 2020

El profesor Miguel Ángel García Fernández diserta sobre la evolución de la imagen médica en el inmediato futuro gracias al uso de la inteligencia artificial y cómo va a afectar, en particular, a la ecocardiografía.

Entrevista del profesor Miguel Ángel García Fernández al profesor Roberto Lang dentro de nuestra sección de "Perlas de Imagen Cardíaca".