Resumen

El estudio tuvo como objetivo explorar la eficacia del surfactante pulmonar (PS) combinado con Mucosolvan en el diagnóstico del síndrome de aspiración de meconio (MAS) en recién nacidos a través de imágenes ultrasónicas del pulmón basadas en aprendizaje automático. Se seleccionaron 138 casos de bebés con MAS como sujetos de investigación y se dividieron aleatoriamente en grupo de PS (=46), grupo de Mucosolvan (=46) y grupo de combinación (=46). Luego, se utilizaron imágenes ultrasónicas basadas en algoritmos de aprendizaje automático para el examen. Sobre la base del tratamiento convencional, el grupo de PS recibió tratamiento con goteo intratraqueal de PS con 100 mg/kg. Para el grupo de Mucosolvan, se añadieron 7,5 mg/kg de Mucosolvan con 50 g/L de glucosa, que se diluyó a 3 mL. Luego, la mezcla se inyectó intravenosamente con una micropump durante más de 5 min.

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Surfactante pulmonar; Mucosolvan; Síndrome de aspiración de meconio; Algoritmo de aprendizaje automático; Imágenes ultrasónicas; MAS neonatal
• Keywords:Pulmonary surfactant; Mucosolvan; Meconium aspiration syndrome; Machine learning algorithm; Ultrasonic images; Neonatal MAS