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.
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Universidad de Warwick
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