Inteligencia artificial puede detectar los niveles de glucosa a través del ECG
|
Por el equipo editorial de HospiMedica en español Actualizado el 28 Jan 2020 |

Imagen: Los segmentos de latidos cardiacos del ECG ayudan a identificar los eventos de hipoglucemia (Fotografía cortesía de la Universidad de Warwick)
Un estudio nuevo muestra cómo se puede utilizar la inteligencia artificial (IA) para detectar eventos hipoglucémicos a partir de las señales de electrocardiograma (ECG) sin procesar.
El método de medicina personalizado, desarrollado en la Universidad de Warwick (Coventry, Reino Unido), la Universidad de Napoli Federico II (Nápoles, Italia), la Universidad Western (WU; Londres, Canadá) y otras instituciones, utiliza la IA para detectar automáticamente la hipoglucemia nocturna con solo unos pocos latidos del corazón de la señal de ECG sin procesar, grabados con dispositivos portátiles no invasivos. Luego, un método de visualización permite a los médicos establecer qué parte de la señal de ECG se asocia significativamente con un evento hipoglucémico en cada individuo.
El modelo de IA está entrenado con el propio conjunto de datos de cada individuo, que consta de registros de ECG y glucosa medidos por dos sensores usados durante un período de 8-14 días. Los investigadores realizaron dos estudios piloto con ocho voluntarios sanos, que encontraron que la sensibilidad y especificidad promedio del enfoque de IA para la detección de hipoglucemia fue de aproximadamente 82%, comparable al desempeño actual del dispositivo de monitorización continua de la glucosa (MCG). El estudio fue publicado el 13 de enero de 2020 en la revista Nature Scientific Reports.
“Las punciones digitales nunca son agradables y, en algunas circunstancias, particularmente engorrosas. Nuestra innovación consistió en usar IA para detectar automáticamente la hipoglucemia a través de unos pocos latidos en el ECG. Esto es relevante porque el ECG se puede detectar en cualquier circunstancia, incluido el sueño”, dijo el autor principal Leandro Pecchia, PhD, de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Warwick. “Nuestro método permite la sintonización personalizada de algoritmos de detección y enfatiza cómo los eventos hipoglucémicos afectan el ECG. Según esta información, los médicos pueden adaptar la terapia a cada individuo”.
La hipoglucemia puede causar respuestas fisiológicas pronunciadas como consecuencia de la activación autónoma, principalmente del sistema simpático-adrenal, con el resultado de la liberación de epinefrina (adrenalina). El estímulo autonómico provoca cambios hemodinámicos para mantener un suministro de glucosa al cerebro y promover la producción hepática de glucosa. Los cambios hemodinámicos asociados con la hipoglucemia incluyen un aumento de la frecuencia cardíaca y la presión arterial sistólica periférica, una caída de la presión arterial central, una resistencia arterial periférica reducida y un aumento de la contractilidad miocárdica, el volumen sistólico y el gasto cardíaco.
Enlace relacionado:
Universidad de Warwick
Universidad de Napoli Federico II
Universidad Western
El método de medicina personalizado, desarrollado en la Universidad de Warwick (Coventry, Reino Unido), la Universidad de Napoli Federico II (Nápoles, Italia), la Universidad Western (WU; Londres, Canadá) y otras instituciones, utiliza la IA para detectar automáticamente la hipoglucemia nocturna con solo unos pocos latidos del corazón de la señal de ECG sin procesar, grabados con dispositivos portátiles no invasivos. Luego, un método de visualización permite a los médicos establecer qué parte de la señal de ECG se asocia significativamente con un evento hipoglucémico en cada individuo.
El modelo de IA está entrenado con el propio conjunto de datos de cada individuo, que consta de registros de ECG y glucosa medidos por dos sensores usados durante un período de 8-14 días. Los investigadores realizaron dos estudios piloto con ocho voluntarios sanos, que encontraron que la sensibilidad y especificidad promedio del enfoque de IA para la detección de hipoglucemia fue de aproximadamente 82%, comparable al desempeño actual del dispositivo de monitorización continua de la glucosa (MCG). El estudio fue publicado el 13 de enero de 2020 en la revista Nature Scientific Reports.
“Las punciones digitales nunca son agradables y, en algunas circunstancias, particularmente engorrosas. Nuestra innovación consistió en usar IA para detectar automáticamente la hipoglucemia a través de unos pocos latidos en el ECG. Esto es relevante porque el ECG se puede detectar en cualquier circunstancia, incluido el sueño”, dijo el autor principal Leandro Pecchia, PhD, de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Warwick. “Nuestro método permite la sintonización personalizada de algoritmos de detección y enfatiza cómo los eventos hipoglucémicos afectan el ECG. Según esta información, los médicos pueden adaptar la terapia a cada individuo”.
La hipoglucemia puede causar respuestas fisiológicas pronunciadas como consecuencia de la activación autónoma, principalmente del sistema simpático-adrenal, con el resultado de la liberación de epinefrina (adrenalina). El estímulo autonómico provoca cambios hemodinámicos para mantener un suministro de glucosa al cerebro y promover la producción hepática de glucosa. Los cambios hemodinámicos asociados con la hipoglucemia incluyen un aumento de la frecuencia cardíaca y la presión arterial sistólica periférica, una caída de la presión arterial central, una resistencia arterial periférica reducida y un aumento de la contractilidad miocárdica, el volumen sistólico y el gasto cardíaco.
Enlace relacionado:
Universidad de Warwick
Universidad de Napoli Federico II
Universidad Western
Últimas Cuidados Criticos noticias
- Microgel inyectable reduce la pérdida de sangre en cirugía infantil
- Parche cutáneo activado por calor dirigido a lesiones de melanoma
- Sistema de dispensación automatizada mejora el acceso a medicamentos y la eficiencia
- IA de imagen ocular identifica riesgo cardiovascular elevado
- Método FFR basado en angiografía iguala los resultados del estándar de oro sin necesidad de cables
- Dispositivo de monitorización no invasiva permite intervención temprana en insuficiencia cardíaca
- Herramienta de IA única en su tipo detecta hipertensión pulmonar a partir de ECG estándar
- La IA convierte datos de glucosa en información accionable para el cuidado de diabetes
- Implante inalámbrico a microescala registra la actividad cerebral a lo largo del tiempo
- Mascarilla inteligente ofrece monitorización continua del aliento sin batería
- Las mediciones rutinarias de presión arterial pueden identificar el riesgo de deterioro cognitivo futuro
- Parche para heridas de doble función combina detección de infección y tratamiento
- Algoritmo mejora el ajuste de dosis de insulina en la diabetes tipo 2
- Tecnología de tela inteligente busca prevenir lesiones por presión en la atención hospitalaria
- Implantes basados en escamas de peces ofrecen una solución para la reparación corneal
- Señales de relojes inteligentes junto con análisis de sangre ofrecen alerta temprana de resistencia a la lnsulina
Canales
Cuidados Criticos
ver canal
Microgel inyectable reduce la pérdida de sangre en cirugía infantil
El sangrado durante la cirugía neonatal sigue siendo difícil de controlar debido a que la sangre de los bebés forma coágulos de manera diferente a la de los adultos.... MásParche cutáneo activado por calor dirigido a lesiones de melanoma
El melanoma, un cáncer de piel letal, generalmente se trata mediante extirpación quirúrgica. La cirugía puede ser invasiva y no siempre es adecuada para todas las lesiones,... MásTécnicas Quirúrgicas
ver canal
Nuevo endoscopio de trompas de Falopio integra imagen y captura celular
La detección precoz del cáncer de ovario sigue siendo un reto debido a la inespecificidad de los síntomas y a que las pruebas de cribado disponibles a menudo no logran identificar... Más
Interfaz cerebro-computadora implantable apoya la recuperación tras ictus y la función asistiva
El ictus deja a muchos supervivientes con déficits motores crónicos que limitan su independencia, y el deterioro cognitivo es una preocupación creciente en la población de edad avanzada.... MásCuidados de Pacientes
ver canal
Datos de sueño de dispositivos portátiles predicen la adherencia a la rehabilitación pulmonar
La enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC) es un trastorno pulmonar de larga duración que dificulta la respiración y suele alterar el sueño, reduciendo la energía... Más
Dispositivo automático de lavado de vías intravenosas mejora la atención en infusiones
Más del 80% de los pacientes hospitalizados reciben terapia intravenosa (IV). Cada dosis de medicamento IV administrada en una bolsa de infusión de pequeño volumen (<250 mL) debe... MásPruebas POC
ver canal
Lector de inmunoensayo de pruebas POC proporciona análisis cuantitativo de kits de prueba para diagnóstico más preciso
Un lector de inmunoensayos cuantitativos pequeño y liviano que proporciona un análisis cuantitativo de cualquier tipo de kits o tiras de prueba rápida, y se puede conectar a una PC... Más
Sistema de hemostasia de sangre total POC de última generación reconoce necesidades específicas de servicios de emergencia y quirófanos
Las pruebas hemostáticas actuales proporcionan solo un subconjunto de la información necesaria, o tardan demasiado en ser útiles en situaciones críticas de hemorragia, lo que... Más
Laboratorio portátil permitirá identificación de infecciones bacterianas más rápida y económica en el punto de necesidad
La resistencia a los antimicrobianos (RAM) es la falta de respuesta de las bacterias a un determinado antibiótico debido a mutaciones o genes de resistencia que la especie ha adquirido.... MásNegocios
ver canal
GE HealthCare lidera una importante iniciativa europea para impulsar la atención cardio-oncológica
Las complicaciones cardiovasculares son cada vez más frecuentes en personas que reciben o se recuperan de un tratamiento oncológico, debido a enfermedades preexistentes y a los efectos c... Más







