{"id":12886,"date":"2022-08-30T09:44:38","date_gmt":"2022-08-30T14:44:38","guid":{"rendered":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/aprovechando-el-poder-del-aprendizaje-automatico-para-mejorar-la-atencion-urologica\/"},"modified":"2022-08-30T09:44:38","modified_gmt":"2022-08-30T14:44:38","slug":"aprovechando-el-poder-del-aprendizaje-automatico-para-mejorar-la-atencion-urologica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/aprovechando-el-poder-del-aprendizaje-automatico-para-mejorar-la-atencion-urologica\/","title":{"rendered":"Aprovechando el poder del aprendizaje autom\u00e1tico para mejorar la atenci\u00f3n urol\u00f3gica"},"content":{"rendered":"<p>Ilustraci\u00f3n: Fawn Gracey, Boston Children&#8217;s <\/p>\n<p>La urodin\u00e1mica, un grupo de pruebas que eval\u00faan qu\u00e9 tan bien el cuerpo recolecta y luego libera la orina, puede ser crucial para diagnosticar problemas urol\u00f3gicos, particularmente en ni\u00f1os con defectos de la m\u00e9dula espinal y otras condiciones neurol\u00f3gicas. Si bien la urodin\u00e1mica puede proporcionar a los m\u00e9dicos un amplio conjunto de datos, la interpretaci\u00f3n de estas pruebas sigue sin estandarizarse. Eso puede dificultar que los ur\u00f3logos lean y analicen los resultados de manera confiable, dice Hsin-Hsiao Scott Wang, MD, MPH, MBAn, ur\u00f3logo en el Programa de Urodin\u00e1mica del Boston Children&#8217;s Hospital. <\/p>\n<p>Para abordar este problema, Wang y sus colegas desarrollaron un modelo predictivo basado en algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico. Este enfoque promete mejorar la capacidad de los m\u00e9dicos para identificar con precisi\u00f3n la hiperactividad del detrusor (OD), un hallazgo urodin\u00e1mico en el que el m\u00fasculo detrusor de la vejiga se contrae sin control. A partir de un archivo de 799 estudios de urodin\u00e1mica realizados en el Boston Children&#8217;s entre 2013 y 2019, identificaron cinco patrones representativos de DO. Luego crearon un algoritmo y evaluaron su rendimiento en la predicci\u00f3n de DO.<\/p>\n<p>Sus resultados, publicados el 18 de noviembre de 2020 en Neurourology and Urodynamics, muestran que este modelo predictivo tuvo un gran rendimiento con un \u00e1rea bajo la curva superior a 0,8 y una precisi\u00f3n general del 81,35 %, una sensibilidad del 76,92 % y una especificidad de detecci\u00f3n de eventos DO del 81,41 %. \u00abEsperamos que esto pueda servir como piedra angular y base para futuras investigaciones que combinen la inteligencia artificial (IA) y la urodin\u00e1mica\u00bb, dice Wang.<\/p>\n<p>Personalizaci\u00f3n de los estudios de UTI en ni\u00f1os<\/p>\n<p>El aprendizaje autom\u00e1tico tambi\u00e9n muestra promesa para ayudar a personalizar la evaluaci\u00f3n y el tratamiento de ni\u00f1os con infecciones del tracto urinario (ITU). Los ni\u00f1os con infecciones urinarias febriles tienen un mayor riesgo de anomal\u00edas anat\u00f3micas, incluido el reflujo vesicoureteral (RVU), que a su vez se asocia con pielonefritis recurrente y cicatrizaci\u00f3n renal. Sin embargo, puede ser un desaf\u00edo determinar qu\u00e9 ni\u00f1os con infecciones urinarias deben someterse a una evaluaci\u00f3n adicional con una cistouretrograf\u00eda miccional.<\/p>\n<p>Para un estudio de julio de 2019, Wang y sus colegas del Departamento de Urolog\u00eda Infantil de Boston desarrollaron y aplicaron un modelo predictivo a datos de 500 pacientes pedi\u00e1tricos con UTI. Descubrieron que este modelo predijo las ITU recurrentes asociadas con RVU con un rendimiento muy s\u00f3lido. El nuevo algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico tiene el potencial de personalizar a\u00fan m\u00e1s el tratamiento de los ni\u00f1os con una ITU inicial e identificar a los que tienen m\u00e1s probabilidades de beneficiarse de una evaluaci\u00f3n adicional. El modelo ahora est\u00e1 disponible como una aplicaci\u00f3n gratuita llamada PredictVUR. El an\u00e1lisis preliminar muestra que este modelo ha sido de gran ayuda para el asesoramiento del paciente y la toma de decisiones compartida en el manejo de ni\u00f1os con UTI. <\/p>\n<p>\u00abEsperamos que al llevar el aprendizaje autom\u00e1tico y la IA a la urolog\u00eda, nosotros, como ur\u00f3logos, podamos brindar la mejor atenci\u00f3n basada en datos y valor para nuestros pacientes y sus familias\u00bb, dice Wang. <\/p>\n<p>Explore m\u00e1s<\/p>\n<p> Identificaci\u00f3n de ni\u00f1os y adolescentes con riesgo de da\u00f1o renal despu\u00e9s de una primera infecci\u00f3n del tracto urinario <strong>M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> HsinHsiao Scott Wang et al. Algoritmo de reconocimiento de patrones para identificar la hiperactividad del detrusor en urodin\u00e1mica, Neurourolog\u00eda y Urodin\u00e1mica (2020). DOI: 10.1002\/nau.24578 Proporcionado por Children&#8217;s Hospital Boston <strong>Cita<\/strong>: Aprovechando el poder del aprendizaje autom\u00e1tico para mejorar la atenci\u00f3n urol\u00f3gica (2021, 22 de enero) recuperado el 30 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/ news\/2021-01-harnessing-power-machine-urology.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":"<p>Ilustraci\u00f3n: Fawn Gracey, Boston Children&#8217;s La urodin\u00e1mica, un grupo de pruebas que eval\u00faan qu\u00e9 tan bien el cuerpo recolecta y luego libera la orina, puede ser crucial para diagnosticar problemas urol\u00f3gicos, particularmente en ni\u00f1os con defectos de la m\u00e9dula espinal y otras condiciones neurol\u00f3gicas. 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