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Puesta al día en medicina intensiva: ecografía en el paciente crítico. Aplicaciones clínicas
Disponible online el 18 de octubre de 2024
Nuevas técnicas ecográficas. Presente y futuro
New ultrasound techniques. Present and future
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Fernando Clau Terréa,
Autor para correspondencia
, Raul Vicho Pereirab, Jose Maria Ayuela Azcáratec, Manuel Ruiz Bailénd
a Servicio de Anestesia y Reanimación, Hospital Universitari Vall d’Hebron; Steering Committe Acreditación Avanzada Ecocardiografía en Críticos (EDEC-ESICM), Barcelona, España
b Servicio de Medicina Intensiva, Hospital Quirónsalud Palmaplanas, Supervisor Acreditación Avanzada Ecocardiografía en Críticos (EDEC-ESICM), Palma, Islas Baleares, España
c Servicio de Medicina Intensiva, Hospital Universitario de Burgos (retirado), Supervisor Acreditación Avanzada Ecocardiografía en Críticos (EDEC-ESICM), Burgos, España
d Servicio de Medicina Intensiva, Hospital Universitario de Jaén, Supervisor Acreditación Avanzada Ecocardiografía en Críticos (EDEC-ESICM). Profesor Asociado, Universidad de Jaén, Jaén, España
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Tabla 1. Aspectos técnicos del procesamiento de imágenes y aprendizaje automático por inteligencia artificial (IA)
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Resumen

El artículo destaca los avances en ecografía, especialmente en su aplicación clínica para pacientes críticos.

La inteligencia artificial (IA) juega un papel crucial al automatizar la interpretación de imágenes, mejorando la precisión y eficiencia. Se han desarrollado softwares que facilitan la realización de exámenes ecográficos precisos a pie de cama, incluso para personal sin experiencia previa, con la optimización de la imagen de manera automática. Además, existen aplicaciones que identifican estructuras cardíacas, planimetran la onda Doppler y miden el tamaño de vasos, que son especialmente útiles en la monitorización hemodinámica y en su registro continuo. Los parámetros «strain» y «strain rate» evalúan la función ventricular, mientras que el «auto strain» automatiza su cálculo desde imágenes a pie de cama. Estos avances, junto con la determinación automática del volumen ventricular, hace que la monitorización con ultrasonidos sea más precisa y rápida. El siguiente paso es la monitorización continua por dispositivos geles adheridos a la piel.

Palabras clave:
Ecocardiografía
Inteligencia artificial
Software
Imagen médica
Diagnóstico
Monitorización
Abstract

The present study highlights the advances in ultrasound, especially regarding its clinical applications to critically ill patients.

Artificial intelligence (AI) is crucial in automating image interpretation, improving accuracy and efficiency. Software has been developed to make it easier to perform accurate bedside ultrasound examinations, even by professionals lacking prior experience, with automatic image optimization. In addition, some applications identify cardiac structures, perform planimetry of the Doppler wave, and measure the size of vessels, which is especially useful in hemodynamic monitoring and continuous recording. The «strain» and «strain rate» parameters evaluate ventricular function, while «auto strain» automates its calculation from bedside images. These advances, and the automatic determination of ventricular volume, make ultrasound monitoring more precise and faster. The next step is continuous monitoring using gel devices attached to the skin.

Keywords:
Echocardiography
Artificial intelligence
Software
Medical images
Diagnosis
Monitoring

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