IA utilizada con éxito para identificar diferentes tipos de lesiones cerebrales
Crédito: Universidad de Cambridge
Los investigadores han desarrollado un algoritmo de IA que puede detectar e identificar diferentes tipos de lesiones cerebrales.
Los investigadores, de la Universidad de Cambridge y el Imperial College de Londres, validaron y probaron clínicamente la IA en grandes conjuntos de tomografías computarizadas y descubrieron que podía detectar, segmentar, cuantificar y diferenciar con éxito diferentes tipos de lesiones cerebrales. .
Los resultados, informados en The Lancet Digital Health, podrían ser útiles en estudios de investigación a gran escala, para desarrollar tratamientos más personalizados para lesiones en la cabeza y, con una mayor validación, podrían ser útiles en ciertos escenarios clínicos. como aquellos en los que la experiencia radiológica es muy importante.
Las lesiones en la cabeza son una enorme carga para la salud pública en todo el mundo y afectan hasta 60 millones de personas cada año. Es la principal causa de mortalidad en adultos jóvenes. Cuando un paciente ha tenido una lesión en la cabeza, generalmente se lo envía a una tomografía computarizada para verificar si hay sangre dentro o alrededor del cerebro y para ayudar a determinar si se requiere cirugía.
«La tomografía computarizada es un diagnóstico increíblemente importante herramienta, pero rara vez se usa cuantitativamente», dijo el coautor principal, el profesor David Menon, del Departamento de Medicina de Cambridge. «A menudo, gran parte de la rica información disponible en una tomografía computarizada se pierde y, como investigadores, sabemos que el tipo, el volumen y la ubicación de una lesión en el cerebro son importantes para los resultados del paciente».
Diferentes tipos de sangre en o alrededor del cerebro pueden conducir a resultados diferentes para el paciente, y los radiólogos a menudo hacen estimaciones para determinar el mejor curso de tratamiento.
«La evaluación detallada de una tomografía computarizada con anotaciones puede llevar horas , especialmente en pacientes con lesiones más graves», dijo la coautora del estudio, la Dra. Virginia Newcombe, también del Departamento de Medicina de Cambridge. «Queríamos diseñar y desarrollar una herramienta que pudiera identificar y cuantificar automáticamente los diferentes tipos de lesiones cerebrales para que pudiéramos usarla en la investigación y explorar su posible uso en un entorno hospitalario».
Los investigadores desarrollaron una herramienta de aprendizaje automático basada en una red neuronal artificial. Entrenaron la herramienta en más de 600 tomografías computarizadas diferentes, que mostraban lesiones cerebrales de diferentes tamaños y tipos. Luego validaron la herramienta en un gran conjunto de datos existente de tomografías computarizadas.
La IA pudo clasificar partes individuales de cada imagen y decir si era normal o no. Esto podría ser útil para futuros estudios sobre cómo progresan las lesiones en la cabeza, ya que la IA puede ser más consistente que un ser humano para detectar cambios sutiles a lo largo del tiempo.
«Esta herramienta nos permitirá responder preguntas de investigación que no pudimos No respondí antes», dijo Newcombe. «Queremos usarlo en grandes conjuntos de datos para comprender cuánto nos pueden decir las imágenes sobre el pronóstico de los pacientes».
«Esperamos que nos ayude a identificar qué lesiones aumentan de tamaño y progresan, y comprender por qué progreso, para que podamos desarrollar un tratamiento más personalizado para los pacientes en el futuro», dijo Menon.
Si bien los investigadores actualmente planean usar la IA solo para investigación, dicen que con la validación adecuada, también podría ser se usa en ciertos escenarios clínicos, como en áreas de recursos limitados donde hay pocos radiólogos.
Además, los investigadores dicen que podría tener un uso potencial en las salas de emergencia, ayudando a que los pacientes regresen a casa antes. De todos los pacientes que tienen una lesión en la cabeza, solo entre el 10 y el 15% tienen una lesión que se puede ver en una tomografía computarizada. La IA podría ayudar a identificar a estos pacientes que necesitan tratamiento adicional, de modo que aquellos sin una lesión cerebral puedan ser enviados a casa, aunque cualquier uso clínico de la herramienta debería validarse a fondo.
La capacidad de analizar grandes conjuntos de datos automáticamente también permitirá a los investigadores resolver importantes preguntas de investigación clínica que anteriormente han sido difíciles de responder, incluida la determinación de características relevantes para el pronóstico que, a su vez, pueden ayudar a orientar las terapias.
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