Nuevo método innovador para monitorear la actividad cerebral de manera no invasiva tras un trauma, usando IA

Tiempo de lectura: 2 minutos
Por Jamie Olivos
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Dispositivo médico que monitoriza la actividad cerebral con gráfico del cerebro.

MadridInvestigadores de Johns Hopkins han descubierto una nueva forma, menos invasiva, de medir la presión intracraneal (PIC) en pacientes con lesiones cerebrales. Este método utiliza inteligencia artificial (IA) y podría reemplazar las técnicas tradicionales más invasivas que se usan actualmente.

Los métodos actuales para monitorear la presión intracraneal (PIC) requieren perforar el cráneo para insertar un drenaje ventricular externo (EVD) o un monitor intraparenquimatoso (IPM). Estos procedimientos implican riesgos considerables.

  • Desplazamiento del catéter: riesgo del 15.3%
  • Infección: riesgo del 5.8%
  • Hemorragia: riesgo del 12.1%

Estos métodos requieren cirujanos expertos y herramientas especiales, que no siempre están disponibles. La nueva investigación ofrece una opción más sencilla y prometedora.

Un equipo en Johns Hopkins, dirigido por el Dr. Robert Stevens, empleó inteligencia artificial para tratar de obtener datos importantes sobre la presión cerebral alta sin recurrir a métodos invasivos. Plantearon la hipótesis de que lesiones cerebrales graves y alta presión cerebral podrían alterar los patrones del corazón y el flujo sanguíneo debido a problemas con el sistema nervioso autonómico central. Esto sugiere que la información del cuerpo fuera del cerebro podría ayudar a comprender los niveles de presión cerebral.

Estudiaron las relaciones entre la forma de onda del PIC y otras tres formas de onda fisiológicas que suelen registrarse en unidades de cuidados intensivos.

  • Presión arterial invasiva (ABP)
  • Fotopletismografía (PPG)
  • Electrocardiografía (ECG)

Los investigadores utilizaron estos conjuntos de datos para entrenar distintos algoritmos de aprendizaje profundo. Los resultados demostraron que la IA puede predecir con precisión los niveles de PIC a partir de estas señales extracraneales. Su eficacia fue comparable o incluso superior a los métodos invasivos actuales.

La monitorización no invasiva de la PIC representa un gran avance. Podría estar más disponible, especialmente en áreas sin los recursos necesarios para los métodos actuales que requieren cirugía.

El Dr. Stevens cree que una vez que este método de IA sea totalmente probado, podría facilitar el monitoreo de la presión cerebral. Esto permitiría que más pacientes reciban tratamientos rápidos y efectivos, mejorando los resultados para aquellos con lesiones cerebrales graves, accidentes cerebrovasculares o acumulación de líquido en el cerebro.

El estudio se publicó en la revista Computers in Biology and Medicine. Contó con la participación de varios expertos, incluidos los graduados en ingeniería biomédica Shiker Nair, Alina Guo, Arushi Tandon y Joseph Boen, el estudiante de maestría Meer Patel, los estudiantes de último año de ingeniería biomédica Atas Aggarwal, Ojas Chahal y Sreenidhi Sankararaman, el profesor Nicholas D. Durr, el neurocirujano residente Tej D. Azad y el profesor Romain Pirracchio de la Universidad de California, San Francisco.

La monitorización no invasiva de la PIC ofrece una manera más segura de medir la presión intracraneal. Este innovador método podría revolucionar el cuidado de los pacientes con lesiones cerebrales graves. Un equipo diverso de expertos colabora para implementar esta tecnología en la práctica médica.

El estudio se publica aquí:

http://dx.doi.org/10.1016/j.compbiomed.2024.108677

y su cita oficial - incluidos autores y revista - es

Shiker S. Nair, Alina Guo, Joseph Boen, Ataes Aggarwal, Ojas Chahal, Arushi Tandon, Meer Patel, Sreenidhi Sankararaman, Nicholas J. Durr, Tej D. Azad, Romain Pirracchio, Robert D. Stevens. A deep learning approach for generating intracranial pressure waveforms from extracranial signals routinely measured in the intensive care unit. Computers in Biology and Medicine, 2024; 177: 108677 DOI: 10.1016/j.compbiomed.2024.108677
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