Esta revisión destaca el potencial emergente de la IA y el aprendizaje profundo para la interpretación de ECG pediátrica mientras enfatiza la necesidad de validación rigurosa y consideraciones éticas.
La inteligencia artificial (IA) está revolucionando la atención médica al ofrecer soluciones innovadoras para el diagnóstico, tratamiento y gestión de pacientes. Solo recientemente, el campo de la cardiología pediátrica ha comenzado a explorar el uso de métodos de aprendizaje profundo para analizar los datos de electrocardiogramas (ECG), con el objetivo de mejorar la precisión diagnóstica, agilizar los flujos de trabajo y mejorar los resultados de los pacientes. Esta revisión examina el estado actual de la interpretación de ECG mejorada por IA en aplicaciones de cardiología pediátrica, extrayendo ideas de la investigación sobre IA-ECG en adultos dada la progresión en este campo. Describe una amplia gama de metodologías de IA, investiga los desafíos únicos inherentes al análisis de ECG pediátrico, revisa el estado actual de la literatura en IA-ECG pediátrica y discute posibles direcciones futuras para la investigación y la práctica clínica. Si bien las aplicaciones de IA-ECG han demostrado un considerable potencial, la adopción clínica generalizada requiere más investigación, validación rigurosa y una cuidadosa consideración de la equidad, los desafíos éticos, legales y prácticos.
Leone et al. (2024) estudiaron esta cuestión.
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