La IA y los problemas difíciles del mundo · Medicina y descubrimiento de fármacos · Nature (computational biology) · 2026-10-25
Mapeo de potenciales de acción de electrodo basado en aprendizaje profundo a partir de electrogramas unipolares sin anotaciones para la caracterización del sustrato en la fibrilación auricular
Título original: Deep-learning-based electrode action potential mapping from annotation-free unipolar electrograms for substrate characterization in atrial fibrillation
La ablación con catéter para la fibrilación auricular no paroxística está limitada por la dificultad para identificar las regiones de conducción anómala. El equipo desarrolló DEAP Mapping, un método de aprendizaje profundo que reconstruye el potencial de membrana a partir de electrogramas unipolares sin anotaciones. En corazones porcinos ex vivo coincidió mucho más con el mapeo óptico que los mapas de activación convencionales (SSIM 0.87 frente a 0.36), y en un estudio retrospectivo de 12 pacientes sus patrones de conducción difirieron en parte de los métodos existentes.