Improving the Diagnosis of Pulmonary Embolism: The Answer Could be Artificial

Improving the Diagnosis of Pulmonary Embolism: The Answer Could be Artificial (Audio en Inglés)

Dada la falta de especificidad que caracteriza los síntomas de la embolia pulmonar, su diagnóstico confirmatorio requiere el uso de diversas modalidades de imagen torácica.2 Este episodio presenta tres investigaciones que muestran el desarrollo actual de la inteligencia artificial (IA) para la detección de embolia pulmonar, alimentándose de datos de señales de angiogramas de tomografía computarizada1 y electrocardiogramas.2

 

Referencias:

  1. Huhtanen H, Nyman M, Mohsen T, Virkki A, Karlsson A, Hirvonen J. Automated detection of pulmonary embolism from CT-angiograms using deep learning. BMC Med Imaging. 2022;22(1):43.
  2. Somani SS, Honarvar H, Narula S, Landi I, Lee S, Khachatoorian Y, et al. Development of a machine learning model using electrocardiogram signals to improve acute pulmonary embolism screening. Eur Heart J Digit Health. 2022; 3(1): 56–66.
  3. Ryan L, Maharjan J, Mataraso S, Barnes G, Hoffman J, Mao Q, et al. Predicting pulmonary embolism among hospitalized patients with machine learning algorithms. Pulm Circ. 2022;12(1):e12013.

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