Alvaropalazón

Interventional Radiologist- AI lover. Spain HGUA

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@SERVEISoc @SERVEI_ERF Me encanta!!!! 🤩

[SERVEI - Radiología Vascular Intervencionista @SERVEISoc]

📺Nuevo vídeo del Club Videográfico @SERVEI_ERF

👨‍⚕️El Dr. Pablo Alcaraz (R3, H.U. Virgen de la Arrixaca) revisa las 𝗖𝗜𝗥𝗦𝗘 𝗦𝘁𝗮𝗻𝗱𝗮𝗿𝗱𝘀 𝗼𝗳 𝗣𝗿𝗮𝗰𝘁𝗶𝗰𝗲 𝗱𝗲 𝗻𝗲𝗳𝗿𝗼𝘀𝘁𝗼𝗺𝗶́𝗮𝘀 𝘆 𝘀𝘁𝗲𝗻𝘁𝘀 𝘂𝗿𝗲𝘁𝗲𝗿𝗮𝗹𝗲𝘀.

Un "must" en #RadiologíaIntervencionista.

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💡 En resumen:
IA → Machine Learning → Deep Learning → Redes neuronales.

Pero… ¿qué es una red neuronal?
Es una representación matemática, inspirada en el cerebro, formado por capas de neuronas artificiales que aprenden patrones a partir de ejemplos.

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🧠 Día 7

🤔 ¿Dónde encajan las redes neuronales dentro de la Inteligencia Artificial?

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Deep Learning es una rama del Machine Learning que utiliza redes neuronales artificiales con muchas capas para aprender patrones complejos a partir de grandes cantidades de datos.

📸 Ve imágenes → aprende formas
🎙️ Escucha voz → aprende sonidos

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🧠 Día 6

⁉️ Que diferencia hay entre machine learning y deep learning?

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Día 5 🧠

Tipos básicos de machine learning = formas de aprender que tienen las máquinas

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🧠 Día 4

Machine Learning = que una máquina aprenda a partir de datos.

Ejemplo:

Tras analizar miles de radiografías con y sin neumonía, el sistema aprende a distinguirlas aunque nadie le haya escrito una lista exacta de reglas para hacerlo.

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😳😳

https://t.co/aq0DQdisNe

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Día 3 🧠

La IA en sanidad no es nueva:
sus primeras aplicaciones médicas datan de los años 70.

Pero ahora sí está explotando.

🚀 3 pilares:

• Datos (historia clínica, imagen, wearables)
• Potencia computacional (cloud + GPUs)
• Deep learning (salto real en precisión)

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Si la IA no es inteligencia…
¿por qué la llamamos así?

Día 2. 🧠

El término lo acuñó John McCarthy en 1956.

No buscaban precisión.
Buscaban ambición.

👉 Crear máquinas que hicieran cosas “inteligentes”

👉 Técnicamente: impreciso
👉 En marketing: perfecto

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La IA no es inteligencia.

Día 1. 🧠

Artificial = hecho por humanos
Inteligencia = comprender, razonar, decidir

👉 IA = imitación de esas funciones

La clave:

No entiende.
No tiene conciencia.
No piensa.

👉 Solo detecta patrones y predice resultados

IA = predicción

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Pronto vendrán muchos estudios como este https://t.co/rE2m6yfHI4

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https://t.co/snK3sKh3SO

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Future is coming 👀 https://t.co/KWiWRtMvTe

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Día 12 entendiendo la guía 2026 de TEP (AHA/ACC)

🧠 PERT = manejo multidisciplinar precoz

👉 Recomendado en C–E

🎯 ¿Para qué?
• Elegir mejor reperfusión
• Evitar tratamientos innecesarios

💡 Funciona como un “código ictus” del TEP
👉 Decidir rápido cambia el pronóstico

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Día 11 entendiendo la guía 2026 de TEP (AHA/ACC)

❌ Error frecuente: tratar un C3 como un E

🔶 C3: normotenso + VD disfunción + biomarcadores +
👉 NO reperfusión de rutina

🔴 Reperfusión:
👉 E (indicación)
👉 D (considerar)

💡 En C3 vigilas. En D actúas.

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Día 10 entendiendo la guía 2026 de TEP (AHA/ACC)

🚀 Terapias avanzadas = reperfusión

👉 Trombolisis sistémica
👉 Trombolisis por catéter
👉 Trombectomía mecánica
👉 Embolectomía quirúrgica

📍 Indicadas en E
📍 Considerar en D1–D2 seleccionados

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Día 9 entendiendo la guía 2026 de TEP (AHA/ACC)

💊 La base es la anticoagulación… pero no siempre igual.

🔑 Novedad: el tratamiento se individualiza según estadio

👉 A (incidental seleccionado): puede no tratarse
👉 B / C: DOACs preferidos, sino HBPM
👉 D / E: heparina (UFH)

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Día 8 entendiendo la guía 2026 de TEP (AHA/ACC)

🔵 Modificador R = respiratorio

No cambia la categoría (C/D/E)
👉 añade gravedad por hipoxemia

R si:
• SatO₂ <90%
• O₂ alto flujo / reservorio
• PaO₂ <60 mmHg o PaO₂/FiO₂ <300

💡 No todo es la tensión: puedes ser “C + R”