El Doctor José Juan Gómez de Diego comenta un trabajo publicado en el  JACC: Cardiovascular imaging sobre "Machine learning en la detección de estenosis funcionalmente significativas en Cardio TC", de marzo de 2021.

Fuente: JACC: Cardiovascular Imaging | Vol. 14 - Núm. 3 | 642-643

 

El profesor Miguel Ángel García Fernández comenta un reciente trabajo publicado en el JASE sobre "Implicaciones del uso del Strain Global Longitudinal de manera automática", de febrero de 2021.

Fuente: JASE | Vol. 34 Issue 2 | 136-145

 

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

La inteligencia artificial (IA) es una disciplina técnico-científica que en los últimos años ha presentado un potencial de desarrollo espectacular produciendo una revolución similar a la que generó en el siglo XIX la revolución industrial. La IA invade gran parte de nuestras actividades diarias, desde las simples como es dirigirse con Google Maps a nuestro trabajo diario, a las mas complejas como calcular la fracción de eyección en un estudio ecocardiográfico que hemos realizado en ese trabajo diario. Andrew Ni, uno de los científicos más conocidos del campo, tratando de expresar su futura ubicuidad, define a la IA como “la electricidad del siglo XXI”.

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.

El Profesor Roberto M. Lang nos enseña los nuevos cáminos que se abren para el ecocardiografista gracias a los nuevos desarrollos de "inteligencia artificial".

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

Primer episodio de la serie "Historia de Nuestros Maestros de la Ecocardiografía" presentada por Miguel Ángel García Fernández.