Cr\u00e9dito: CC0 Public Domain <\/p>\n
El trasplante de coraz\u00f3n puede salvar la vida de los pacientes con insuficiencia card\u00edaca terminal. Sin embargo, muchos pacientes experimentan el rechazo del trasplante de \u00f3rganos, en el que el sistema inmunitario comienza a atacar el \u00f3rgano trasplantado. Pero detectar el rechazo del trasplante es un desaf\u00edo en sus primeras etapas, es posible que los pacientes no experimenten s\u00edntomas y los expertos no siempre est\u00e1n de acuerdo con el grado y la gravedad del rechazo. Para ayudar a abordar estos desaf\u00edos, los investigadores del Brigham and Women’s Hospital crearon un sistema de inteligencia artificial (IA) conocido como Estimador neural de evaluaci\u00f3n del rechazo card\u00edaco (CRANE) que puede ayudar a detectar el rechazo y estimar su gravedad. En un estudio piloto, el equipo evalu\u00f3 el desempe\u00f1o de CRANE en muestras proporcionadas por pacientes de tres pa\u00edses diferentes y descubri\u00f3 que podr\u00eda ayudar a los expertos card\u00edacos a diagnosticar con mayor precisi\u00f3n el rechazo y disminuir el tiempo necesario para el examen. Los resultados se publican en Nature Medicine. <\/p>\n
\u00abNuestro estudio piloto retrospectivo demostr\u00f3 que combinar la inteligencia artificial y la inteligencia humana puede mejorar el acuerdo de los expertos y reducir el tiempo necesario para evaluar las biopsias\u00bb, dijo el autor principal Faisal Mahmood, Ph.D., del Laboratorio Mahmood en el Departamento de Brigham’s Patolog\u00eda. \u00abNuestros resultados sientan las bases para ensayos cl\u00ednicos a gran escala para establecer la utilidad de los modelos de IA para mejorar los resultados de los trasplantes de coraz\u00f3n\u00bb.<\/p>\n
Las biopsias de coraz\u00f3n se usan com\u00fanmente para identificar y calificar la gravedad del rechazo de \u00f3rganos en pacientes despu\u00e9s de trasplante de coraz\u00f3n Sin embargo, varios estudios han demostrado que los expertos a menudo no est\u00e1n de acuerdo sobre si el paciente est\u00e1 rechazando el coraz\u00f3n o sobre el grado de gravedad del rechazo. La variabilidad en el diagn\u00f3stico tiene consecuencias cl\u00ednicas directas, lo que provoca retrasos en el tratamiento, biopsias de seguimiento innecesarias, ansiedad, dosificaci\u00f3n inadecuada de medicamentos y, en \u00faltima instancia, peores resultados.<\/p>\n
CRANE est\u00e1 dise\u00f1ado para usarse junto con expertos evaluaci\u00f3n para establecer un diagn\u00f3stico preciso m\u00e1s r\u00e1pido, y tambi\u00e9n se puede utilizar en entornos donde puede haber pocos expertos en patolog\u00eda disponibles. El equipo capacit\u00f3 a CRANE para la detecci\u00f3n, subtipificaci\u00f3n y clasificaci\u00f3n del rechazo de trasplantes utilizando miles de im\u00e1genes patol\u00f3gicas de m\u00e1s de 1300 biopsias de coraz\u00f3n del Brigham. Luego, los investigadores validaron el modelo, utilizando biopsias de prueba de Brigham y conjuntos de prueba externos e independientes recibidos de hospitales en Suiza y Turqu\u00eda. Los conjuntos de datos de validaci\u00f3n externa se construyeron para demostrar un alto grado de variabilidad para someter a prueba el modelo de IA propuesto.<\/p>\n
CRANE se desempe\u00f1\u00f3 bien en la detecci\u00f3n y evaluaci\u00f3n del rechazo, con resultados comparables a los de las evaluaciones convencionales. Cuando los expertos usaron la herramienta, redujo el desacuerdo entre los expertos y disminuy\u00f3 el tiempo de evaluaci\u00f3n. Los autores se\u00f1alan que a\u00fan no se ha determinado su uso en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica y planean realizar m\u00e1s mejoras en el sistema, pero los resultados ilustran el potencial de integrar la IA en el diagn\u00f3stico.<\/p>\n
\u00abA lo largo de la historia de la medicina, el diagn\u00f3stico evaluaciones han sido en gran parte subjetivas\u00bb, dijo Mahmood. \u00abPero debido al poder y la asistencia de las herramientas computacionales, eso est\u00e1 comenzando a cambiar. Es el momento adecuado para hacer un cambio al reunir a personas con experiencia cl\u00ednica y aquellas con experiencia en ciencias computacionales para desarrollar herramientas de diagn\u00f3stico de asistencia\u00bb. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
El desaf\u00edo del rechazo del trasplante de \u00f3rganos M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Faisal Mahmood, Evaluaci\u00f3n habilitada por aprendizaje profundo del rechazo de aloinjertos card\u00edacos a partir de biopsias endomioc\u00e1rdicas, Nature Medicine (2022). DOI: 10.1038\/s41591-022-01709-2. www.nature.com\/articles\/s41591-022-01709-2 Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> Nature Medicine <\/p>\n Proporcionado por Brigham and Women’s Hospital Cita<\/strong>: Estudio piloto sugiere la inteligencia podr\u00eda ayudar a evaluar y mejorar los resultados de los trasplantes de coraz\u00f3n (21 de marzo de 2022) consultado el 29 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2022-03-artificial-intelligence-heart-transplant-outcomes.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Cr\u00e9dito: CC0 Public Domain El trasplante de coraz\u00f3n puede salvar la vida de los pacientes con insuficiencia card\u00edaca terminal. Sin embargo, muchos pacientes experimentan el rechazo del trasplante de \u00f3rganos, en el que el sistema inmunitario comienza a atacar el \u00f3rgano trasplantado. Pero detectar el rechazo del trasplante es un desaf\u00edo en sus primeras etapas, … Continuar leyendo \u00abEstudio piloto sugiere que la inteligencia artificial podr\u00eda ayudar a evaluar y mejorar los resultados de los trasplantes de coraz\u00f3n\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-10162","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/10162","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=10162"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/10162\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=10162"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=10162"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=10162"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}