Artificial Intelligence in echocardiography: enhancing diagnostic accuracy, workflow efficiency, and cost-effectiveness in hypertension and cardiovascular risk assessment.
Artificial intelligence (AI) is rapidly transforming echocardiography by significantly enhancing diagnostic accuracy, optimizing workflow efficiency, and improving cost-effectiveness, with particular relevance to hypertension and cardiovascular risk assessment. This systematic review, synthesizing e...
| Publicado en: | Revista Latinoamericana de Hipertensión Vol. 20; no. 8; pp. 622 - 630 |
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| Autores principales: | , |
| Formato: | Artículo |
| Publicado: |
Revista Latinoamericana de Hipertension
2025
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | Ver este registro en EBSCOhost |
| fields | @attributes: recordID: 1 pdfLink: plink: https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=lth&AN=188614630&site=ehost-live header: @attributes: shortDbName: lth uiTerm: 188614630 longDbName: MedicLatina uiTag: AN controlInfo: bkinfo: jinfo: jid: 18564550 FICN jtl: Revista Latinoamericana de Hipertensión issn: 18564550 maglogo: N pubinfo: dt: 2025 vid: 20 iid: 8 pid: 81901 pub: Revista Latinoamericana de Hipertension artinfo: ui: 188614630 10.5281/zenodo.17113815 ppf: 622 ppct: 8 formats: fmt: @attributes: type: P size: 1.2MB tig: atl: Artificial Intelligence in echocardiography: enhancing diagnostic accuracy, workflow efficiency, and cost-effectiveness in hypertension and cardiovascular risk assessment. aug: au: Valentidenta, Wisda Medika Pribadi, Firman affil: Master of Hospital Administration, Universitas Muhammadiyah Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia su: Artificial intelligence Echocardiography Hypertension Image analysis Process optimization Cost effectiveness Cardiovascular diseases risk factors sug: subj: Artificial intelligence Echocardiography Hypertension Image analysis Process optimization Cost effectiveness Cardiovascular diseases risk factors keyword: Artificial Intelligence Cardiovascular Risk Assessment Costs Diagnostics Workflow Costos Diagnóstico Ecocardiografía Evaluación del Riesgo Cardiovascular Flujo de trabajo Hipertensión Inteligencia Artificial ab: Artificial intelligence (AI) is rapidly transforming echocardiography by significantly enhancing diagnostic accuracy, optimizing workflow efficiency, and improving cost-effectiveness, with particular relevance to hypertension and cardiovascular risk assessment. This systematic review, synthesizing evidence from Scopus, PubMed, and Google Scholar (2020-2025), demonstrates that AIdriven tools automate image analysis, standardize measurements, and reduce inter-observer variability, thereby enabling earlier and more precise detection of hypertension-related cardiac impairments such as left ventricular hypertrophy and diastolic dysfunction. Furthermore, AI integration streamlines echocardiographic workflows through automated image acquisition, measurement, and interpretation, allowing clinicians to focus on complex decision-making and patient management. While initial financial investments remain a consideration, the long-term gains in operational efficiency, diagnostic reliability, and potential cost savings position AI as a valuable tool in modern cardiovascular care. Ultimately, the successful adoption of AI in echocardiography depends on balancing technological advancements with financial planning, promising significant improvements in the evaluation and management of hypertensive and cardiovascular diseases. La inteligencia artificial (IA) está transformando rápidamente la ecocardiografía al mejorar significativamente la precisión diagnóstica, optimizar la eficiencia del flujo de trabajo y la rentabilidad, con especial relevancia para la evaluación de la hipertensión y el riesgo cardiovascular. Esta revisión sistemática, que sintetiza la evidencia de Scopus, Pub-Med y Google Académico (2020-2025), demuestra que las herramientas basadas en IA automatizan el análisis de imágenes, estandarizan las mediciones y reducen la variabilidad interobservador, lo que permite una detección más temprana y precisa de las alteraciones cardíacas relacionadas con la hipertensión, como la hipertrofia ventricular izquierda y la disfunción diastólica. Además, la integración de la IA agiliza los flujos de trabajo ecocardiográficos mediante la adquisición, medición e interpretación automatizadas de imágenes, lo que permite a los profesionales clínicos centrarse en la toma de decisiones complejas y el manejo del paciente. Si bien la inversión financiera inicial sigue siendo un factor a considerar, las mejoras a largo plazo en eficiencia operativa, fiabilidad diagnóstica y el potencial ahorro de costes posicionan a la IA como una herramienta valiosa en la atención cardiovascular moderna. En última instancia, la adopción exitosa de la IA en la ecocardiografía depende de equilibrar los avances tecnológicos con la planificación financiera, lo que promete mejoras significativas en la evaluación y el manejo de las enfermedades hipertensivas y cardiovasculares. pubtype: Academic Journal doctype: Article src: R language: English refInfo: copyright: @attributes: flag: Y custom: Copyright of Revista Latinoamericana de Hipertensión is the property of Revista Latinoamericana de Hipertension and its content may not be copied or emailed to multiple sites without the copyright holder's express written permission. Additionally, content may not be used with any artificial intelligence tools or machine learning technologies. However, users may print, download, or email articles for individual use. item: Revista Latinoamericana de Hipertensión holder: Revista Latinoamericana de Hipertension dt: @attributes: year: 2025 holdings: @attributes: islocal: N |
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