Ciencia y tecnología
23 de noviembre de 2022

La plataforma de IA de Idoven, un aliado clave de los MCI para mejorar la detección de arritmias y falsos positivos.

En los últimos años, la incorporación de nuevas herramientas innovadoras en el sector sanitario ha supuesto una revolución en la detección, tratamiento y control de diversas patologías. Vivimos un momento de disrupción tecnológica que está cambiando la práctica asistencial en hospitales y centros de atención primaria.

Idoven nace precisamente con este objetivo, el de desarrollar y poner a disposición de la sociedad la mejor innovación tecnológica para transformar la forma de ofrecer el diagnóstico y la atención cardiaca gracias a la creación de diferentes herramientas y servicios basados en la IA. Para ello, consideramos fundamental la investigación, el conocimiento y el intercambio de experiencias entre los diferentes actores del ecosistema sanitario. De esta manera, más pronto que tarde, tendremos un impacto real en la lucha contra la principal causa de muerte en el mundo: las enfermedades cardiovasculares.

Gracias a este espíritu de colaboración, podemos anunciar que hemos trabajado junto a Abbott para analizar el resultado de la implementación de nuestro software basado en IA para mejorar la precisión de sus dispositivos ICM utilizados para el diagnóstico de arritmias.

¿Cuáles son los principales resultados de esta colaboración?

Según la investigación, liderada por Abbott, el Hospital de Reggio Emilia y el Idoven, y en colaboración con el Centro Nacional de Investigaciones Cardiovasculares (CNIC), el Centro Español de Red de Investigación Biomédica en Enfermedades Cardiovasculares (CIBERCV) y la Fundación Interhospitalaria para la Investigación Cardiovascular (FIC), demuestra que el uso de la IA mejora potencialmente la operatividad de los dispositivos de monitorización continua y facilita el diagnóstico a los profesionales sanitarios.

Los datos de esta investigación muestran que la aplicación del software de IA mejoró la precisión del MCI en un 95,4% para la detección de arritmias y redujo las detecciones de falsos positivos en un 98%, según se publica en la revista Cardiovascular Digital Health Journal.

Resultados del estudio

En particular, el algoritmo de IA identificó 187/199 falsos positivos de TA/FA (reducción de falsos positivos igual al 94,0%), 7/8 falsos positivos de TV (reducción de falsos positivos igual al 87,5%), 186/187 falsos positivos de Brady (reducción de falsos positivos igual al 99,5%) y 685/693 falsos positivos de asistolia (reducción de falsos positivos igual al 98,8%).

Detecciones de falsos positivos tras la aplicación de la IA por tipo de episodio

¿Cómo se realizó el estudio?

Para este estudio se utilizó el ICM Confirm RxTM de Abbott. Su uso ha aumentado en los últimos años debido al desarrollo de dispositivos más pequeños y sofisticados y a la aparición de nuevas indicaciones clínicas que recomiendan su uso para la monitorización de pacientes con síncopes inexplicables o con riesgo de arritmias cardíacas. Esta monitorización continua sigue produciendo un gran volumen de ECGs que hoy en día deben ser revisados manualmente por los cardiólogos para identificar problemas y riesgos cardiovasculares relevantes.

Clasificación y revisión automatizada de episodios de MCI por parte de la IA

Así, el estudio ha comprobado cómo la aplicación del software desarrollado por Idoven permite que la detección de arritmias sea mucho más precisa y que los falsos positivos prácticamente desaparezcan. De este modo, y gracias a la IA, Idoven ha desarrollado un software capaz de interpretar los datos del electrocardiograma con una precisión casi perfecta. Esto lo convierte en una nueva herramienta para ayudar a los médicos en sus consultas, reduciendo su carga de trabajo y mejorando la precisión del diagnóstico. 

Sin duda, este es un ejemplo más de cómo, gracias a estudios como este, el potencial de la Inteligencia Artificial desarrollada por Idoven puede ayudar a los profesionales sanitarios en su labor asistencial y cómo esto repercute directamente en la atención ofrecida a los pacientes, que pueden tener un diagnóstico mucho más preciso y, por tanto, ser tratados con mayor exactitud.

Si estás interesado en conocer más sobre este estudio, encuentra el artículo completo aquí:
https://www.cvdigitalhealthjournal.com/article/S2666-6936(22)00118-9/fulltext

Referencias
Autores
José María Lillo Castellano
CSO y cofundador de Idoven.ai

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