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DOI: 10.1016/j.recesp.2020.07.012
Disponible online el 11 de Octubre de 2020
La integración de la inteligencia artificial en el abordaje clínico del paciente: enfoque en la imagen cardiaca
Integration of artificial intelligence into clinical patient management: focus on cardiac imaging
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Filip Loncarica,
Autor para correspondencia
loncaric.filip@gmail.com

Autor para correspondencia: IDIBAPS-Institut d’Investigacions Biomèdiques August Pi i Sunyer, Carrer del Rosselló 149, 08036 Barcelona, España.
, Oscar Camarab, Gemma Piellab, Bart Bijnensa,c
a Institut d’Investigacions Biomèdiques August Pi i Sunyer (IDIBAPS), Barcelona, España
b BCN MedTech, Departament de Tecnologies de la Informació i les Comunicacions, Universitat Pompeu Fabra, Barcelona, España
c ICREA, Barcelona, España
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La imagen cardiaca es un componente crucial en el abordaje de los pacientes cardiacos, y como tal influye en múltiples partes interrelacionadas del flujo de trabajo clínico: el contacto médico-paciente, la adquisición de imagen, el preprocesamiento y posprocesamiento de imágenes, los informes de estudios, el diagnóstico y el pronóstico, las intervenciones médicas y, por último, el desarrollo del conocimiento a través de la investigación clínica. La incesante infiltración de la inteligencia artificial en cardiología pone de manifiesto que, usada apropiadamente, influirá y puede mejorar —a través de la automatización, la estandarización y la integración de datos— todos los componentes del flujo de trabajo clínico. El objetivo de esta revisión es presentar una visión holística de cómo se integra la inteligencia artificial en el abordaje clínico del paciente, con especial foco en la imagen cardiaca, pero aplicable a toda la gestión de información, y discutir las barreras actuales que aún deben superarse para su implementación generalizada.

Palabras clave:
Inteligencia artificial
Aprendizaje automático
Cardiología
Imagen cardiaca
Abreviaturas:
AA
AP
CNN
CRM
DSS
IA
PLN
TC
Abstract

Cardiac imaging is a crucial component in the management of patients with heart disease, and as such it influences multiple, inter-related parts of the clinical workflow: physician-patient contact, image acquisition, image pre- and postprocessing, study reporting, diagnostics and outcome predictions, medical interventions, and, finally, knowledge-building through clinical research. With the gradual and ubiquitous infiltration of artificial intelligence into cardiology, it has become clear that, when used appropriately, it will influence and potentially improve—through automation, standardization and data integration—all components of the clinical workflow. This review aims to present a comprehensive view of full integration of artificial intelligence into the standard clinical patient management—with a focus on cardiac imaging, but applicable to all information handling—and to discuss current barriers that remain to be overcome before its widespread implementation and integration.

Keywords:
Artificial intelligence
Machine learning
Cardiology
Cardiac imaging

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