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title: "Argentinos crearon un escáner con IA que ayuda a prevenir infartos"
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description: "El dispositivo digitaliza el electrocardiograma del paciente y en pocos segundos determina el diagnóstico."
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category_name: "Tecnología"
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# Argentinos crearon un escáner con IA que ayuda a prevenir infartos

![ScreenHunter_087](/download/multimedia.normal.9e3df1932df71087.bm9ybWFsLndlYnA%3D.webp)

Investigadores y estudiantes del Laboratorio de Neuroingeniería de la Escuela de Ciencia y Tecnología (ECyT) de la Universidad Nacional de San Martín (UNSAM) desarrollaron un escáner que utiliza inteligencia artificial para prevenir infartos en servicios de emergencias y ambulancias.

“Cardiotrace” es un novedoso avance que toma importante relevancia si tenemos en cuenta que las enfermedades cardiovasculares como el infarto y el accidente cerebro-vascular constituyen la primera causa de muerte en la Argentina. En ese sentido, los especialistas indican que el tiempo es crucial para salvar vidas y reducir secuelas.

**Para agilizar el diagnóstico**

Desde la UNSAM explicaron que, cuando las personas llegan con síntomas a los servicios de emergencias o son asistidas en ambulancias, se les hacen electrocardiogramas en papel para detectar un posible infarto. Debido a que, en general, no hay personal capacitado que pueda leer los resultados del estudio in situ, lo que se suele hacer es tomar una foto de los resultados y mandarla por Whatsapp a especialistas que puedan asistir a distancia.

Para resolver esa situación, los investigadores desarrollaron una solución con inteligencia artificial basada en redes neuronales que, conectada a un escáner y a una computadora portátil, es capaz de tomar la imagen en papel del electrocardiograma, digitalizarla y, en cuestión de segundos, leer los resultados y determinar si la persona está sufriendo una cardiopatía isquémica o no.

**Cardiotrace**

El dispositivo comenzó a desarrollado hace unos cinco años por estudiantes de Ingeniería Biomédica de la ECyT como parte de sus trabajos de tesis. Para ello, utilizaron redes neuronales y tomaron información de bases de datos públicas internacionales obtenidas de Fisionet que contienen señales digitales.

Junto con profesionales del Centro de Educación Médica e Investigaciones Clínicas Norberto Quirno (CEMIC), el equipo trabaja ahora en el desarrollo del protocolo de validación para corroborar su eficacia en pacientes reales.

Fuente: LT10 - NA

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