Investigación, Innovación y Métodos

Póster: Innovación tecnológica

Fecha: Poster

Sala: Zona Poster

Tipo sesión: Póster

Evaluación de la utilidad de una aplicación de realidad aumentada para mejorar la calidad percibida tras el alta: el ensayo clínico RACAR

  • Bárbara Izquierdo Coronel(1), Miguel Gutiérrez Muñoz(2), Silvia Humanes Ybañez(2), Miguel de la Serna Real de Asúa(2), Nuria Gil Mancebo(2), Paula Rodríguez Montes(2), María Álvarez Bello(2), María Martín Muñoz(2), Paula Awamleh García(2), Alfonso Fraile Sanz(1), Rebeca Mata Caballero(1), Almudena Fernández Martínez(2), María Pilar Ruiz Albillo(2), Rosa Elena Rodrigo Donoso(2) y Joaquín J. Alonso Martín(1) de (1)Servicio de Cardiología. Universidad Europea de Madrid. Faculty of Biomedical and Health Sciences. Hospital Universitario de Getafe, Getafe (Madrid) - España y (2)Servicio de Cardiología. Hospital Universitario de Getafe, Getafe (Madrid) - España

Impacto de una aplicación móvil de realidad aumentada en el seguimiento del paciente cardiológico: resultados de seguimiento del ensayo clínico RACAR

  • Bárbara Izquierdo Coronel(1), Silvia Humanes Ybañez(2), Miguel de la Serna Real de Asúa(2), Miguel Gutiérrez Muñoz(2), Nuria Gil Mancebo(2), Paula Rodríguez Montes(2), María Martín Muñoz(2), María Álvarez Bello(2), Paula Awamleh García(2), Alfonso Fraile Sanz(1), Rebeca Mata Caballero(1), Almudena Fernández Martínez(2), María Pilar Ruiz Albillo(2), Ana Gómez Masía(2) y Joaquín Alonso Martín(1) de (1)Servicio de Cardiología. Universidad Europea de Madrid. Faculty of Biomedical and Health Sciences. Hospital Universitario de Getafe, Getafe (Madrid) - España y (2)Servicio de Cardiología. Hospital Universitario de Getafe, Getafe (Madrid) - España

Detección avanzada de la firma de colapso autonómico mediante modelos predictivos de IA: reducción de la latencia diagnóstica en monitorización cardiológica

  • Sandra Cueto Calzón, de HUCA, SESPA. Servicio de Urgencias. Hospital Universitario Central de Asturias, Oviedo (Asturias) - España

Desarrollo y validación de un modelo predictivo de eventos duros con Machine Learning en pacientes con insuficiencia cardíaca atendiendo a las diferencias por sexo

  • Marianela Carolina Castillo Nuñez(1), Gustavo Cortez Quiroga(1), María Carmen Durán Torralba(1) y Carmen Encarnación Rus Mansilla(2) de (1)Servicio de Cardiología. Hospital Alto Guadalquivir, Andújar (Jaén) - España y (2)Servicio de Cardiología. Hospital Universitario Clínico San Cecilio, Granada - España

La mejoría de los parámetros de congestión durante un ingreso por insuficiencia cardiaca se acompaña de un aumento del tiempo de eyección ventricular izquierdo medido mediante el dispositivo multisensor no invasivo SENSOCOR

  • Javier de Juan Bagudá(1), Vanesa Alonso Fernández(2), Adriana Rodríguez Chaverri(3), Andrea Severo Sánchez(1), Elena de la Cruz Berlanga(4), Pedro J. Caravaca Pérez(5), Eugenio Dávila Dávila(6), Sonia Rivas García(1), Jesús Álvarez García(7), Amaia Martínez León(8), Javier González Martín(1), Laura Morán Fernández(1), José Luis Merino Llorens(3), Juan Fco. Delgado Jiménez(1) y Fernando Arribas Ynsaurriaga(1) de (1)Servicio de Cardiología. Hospital Universitario 12 de Octubre, Madrid - España, (2)Servicio de Cardiología. Hospital Universitario Central de Asturias, Oviedo (Asturias) - España, (3)Servicio de Cardiología. Hospital Universitario La Paz, Madrid - España, (4)Servicio de Cardiología. Hospital Infanta Sofía, Madrid - España, (5)Servicio de Cardiología. Hospital Clínic de Barcelona, Barcelona - España, (6)Servicio de Cardiología. Hospital Universitario de Badajoz, Badajoz - España, (7)Servicio de Cardiología. Hospital Universitario Ramón y Cajal, Madrid - España y (8)Servicio de Cardiología. Hospital Universitario de Navarra, Navarra - España

Validación de una herramienta de inteligencia artificial para la automatización del cálculo del riesgo cardiovascular mediante la App "Control Lipídico"

  • Asier Rubio Martínez(1), Thomas Julián del Santo O'neill(1), Alberto Funes Almendros(1), Yassin Daoud(1), Óscar García Durán(1), Jesús Flores Soler(1), Christian Bengoa Terrero(1), Carla Peinado Escobar(1), Victoria Isabel del Santo O'neill(1), Carlota Ramírez López(1), David Vivas Balcones(1) y Julián Pérez-Villacastín Domínguez(1) de (1)Instituto Cardiovascular. Hospital Clínico San Carlos, Madrid - España

Proyecto INCIA: proyecto innovador de Inteligencia Artifical en la INsuficiencia Cardiaca

  • Claudia Peña Saavedra(1), Daesub Chung Kwon(1), Paula Luján García(1), Mario Galván Ruiz(1), Miguel Fernández de Sanmamed Girón(1), María del Val Groba Marco(1), Antonio García Quintana(1), Eduardo Caballero Dorta(1) y Luis Burgos Ramírez(1) de (1)Cardiología. Hospital Universitario de Gran Canaria Dr Negrín, Las Palmas de Gran Canaria (Las Palmas) - España

Predicción mediante machine learning de fugas peridispositivo tras cierre de orejuela izquierda a partir de tomografía computarizada preprocedimiento

  • Luis Álvarez Carballo(1), Enrique Sánchez Muñoz(1), Mohamed Moulud Mohamed Salem Mustafa(1), Roberto Álvarez Ibán(1), Elena Gayo Roces(1), Adrián Marcos Moratiel(1), Adriana Fuentes González(1), Paula Sánchez Hernández(1), Manuel Bayón Rodríguez(1), María Fernández González(1), Jesús Mancheño Antón(1), Elena Rodríguez(1), Tomás Benito González(1), María López Benito(1) y Armando Pérez de Prado(1) de (1)Servicio de Cardiología. Complejo Asistencial Universitario de León, León - España
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