La herramienta de inteligencia artificial puede reducir la necesidad de procedimientos de diagnóstico invasivos en la colitis ulcerosa

La herramienta de inteligencia artificial puede reducir la necesidad de procedimientos de diagnóstico invasivos en la colitis ulcerosa

Cuando visitan a un médico, muchos pacientes prefieren los procedimientos no invasivos a los procedimientos invasivos y potencialmente dolorosos. Afortunadamente, los investigadores de la Universidad Médica y Dental de Tokio (TMDU) han desarrollado una herramienta que puede reducir la necesidad de procedimientos de diagnóstico invasivos en la colitis ulcerosa.

Las evaluaciones endoscópicas e histológicas son importantes en el diagnóstico de diversas enfermedades. En la evaluación endoscópica, un tubo largo y flexible equipado con una luz y una cámara se inserta directamente en el cuerpo del paciente para evaluar un órgano o tejido específico. Para la evaluación histológica, se toma una biopsia, es decir, una muestra del tejido corporal del paciente, y se analiza fuera del cuerpo. Con el objetivo de prevenir biopsias innecesarias y mejorar los diagnósticos médicos, los investigadores de TMDU desarrollaron previamente un sistema de red neuronal profunda llamado DNUC para evaluar la colitis ulcerosa, una enfermedad crónica del intestino grueso caracterizada por una inflamación crónica en el revestimiento del colon. Sin la necesidad de biopsias, esta herramienta de inteligencia artificial puede evaluar imágenes de tejido para identificar e identificar áreas de inflamación y enfermedad.

En su estudio más reciente, el equipo amplió la aplicación de DNUC de imágenes fijas a videos de colonoscopia en vivo de pacientes con colitis ulcerosa. Se incluyó a un total de 770 pacientes en el estudio prospectivo multicéntrico. Los investigadores demostraron que DNUC puede determinar la presencia o ausencia de inflamación en tiempo real, con una alta tasa de concordancia entre los hallazgos de DNUC y los diagnósticos de especialistas. DNUC también pudo predecir remisiones con un alto nivel de precisión.

Confirmamos que DNUC puede identificar automáticamente áreas de inflamación y proporcionar un resultado endoscópico para esas áreas «.

Kento Takenaka, autor principal del estudio

Los puntajes obtenidos por DNUC se compararon con los puntajes asignados por un experto y mostraron un alto nivel de concordancia, confirmando la precisión del algoritmo DNUC.

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Esta herramienta de inteligencia artificial puede proporcionar muchos beneficios al campo de la medicina. «El uso de DNUC puede reducir la necesidad de biopsias, lo que ahorra tiempo y costos tanto para los pacientes como para los médicos», dice Mamoru Watanabe, autor principal del estudio. El sistema DNUC también tiene la capacidad de evaluar imágenes y secuencias de video más rápidamente que un médico. Además, la endoscopia requiere entrenamiento y las interpretaciones de los hallazgos endoscópicos pueden ser subjetivas, variando para cada especialista en endoscopia. La DNUC podría permitir criterios más cuantitativos en las evaluaciones, abordando estos problemas actuales relacionados con la diversidad y el sesgo en los diagnósticos médicos.

Este sistema se puede aplicar a plataformas de colonoscopia disponibles comercialmente, lo que facilita su adopción en la práctica clínica. La DNUC también puede facilitar la formación de gastroenterólogos junior. En general, este trabajo destaca el potencial de la IA para mejorar la atención médica actual.

fuente:

Referencia de la revista:

Takenaka, K .; et al. (2021) Red neuronal profunda para la videocolonoscopia de la colitis ulcerosa: un estudio transversal. Enfermedades del tracto gastrointestinal y del hígado Lancet. doi.org/10.1016/S2468-1253(21)00372-1.

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