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".

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