El profesor Sren Brunak espera que el nuevo algoritmo pueda convertirse en una herramienta de apoyo para los m\u00e9dicos. Cr\u00e9dito: Peter Hove Olesen <\/p>\n
No sucede a menudo. Pero en raras ocasiones, los m\u00e9dicos cometen errores y pueden hacer un diagn\u00f3stico equivocado. Los pacientes pueden tener muchas enfermedades a la vez, donde puede ser dif\u00edcil distinguir los s\u00edntomas de una enfermedad de la otra, o puede haber ausencia de s\u00edntomas. <\/p>\n
Los errores en el diagn\u00f3stico pueden conducir a un tratamiento incorrecto oa la falta de tratamiento. Por lo tanto, todos en el sistema de atenci\u00f3n m\u00e9dica intentan minimizar los errores tanto como sea posible.<\/p>\n
Ahora, investigadores de la Universidad de Copenhague han desarrollado un algoritmo que puede ayudar precisamente con eso.<\/p>\n
\u00bb Nuestro nuevo algoritmo puede encontrar a los pacientes que tienen una trayectoria de enfermedad tan inusual que, de hecho, es posible que no padezcan la enfermedad que se les diagnostic\u00f3. Con suerte, puede terminar siendo una herramienta de apoyo para los m\u00e9dicos\u00bb, dice Isabella Friis Jrgensen, Postdoctorado en Novo Nordisk Foundation Center for Protein Research.<\/p>\n
El algoritmo revel\u00f3 un posible c\u00e1ncer de pulm\u00f3n<\/p>\n
Los investigadores han desarrollado el algoritmo bas\u00e1ndose en las trayectorias de la enfermedad de 284\u00a0000 pacientes con enfermedad pulmonar obstructiva cr\u00f3nica (EPOC), de 1994 a 2015. Con base en estos datos, obtuvieron aproximadamente 69 000 trayectorias t\u00edpicas de enfermedades.<\/p>\n
\u00abEn el Registro Nacional de Pacientes, hemos podido mapear lo que se podr\u00eda llamar la trayectoria t\u00edpica de enfermedades. Y si una el paciente aparece con un muy u trayectoria inusual de la enfermedad, entonces podr\u00eda ser que el paciente simplemente padezca una enfermedad diferente. Nuestra herramienta puede ayudar a detectar esto\u00bb, explica Sren Brunak, profesor del Centro de Investigaci\u00f3n de Prote\u00ednas de la Fundaci\u00f3n Novo Nordisk.<\/p>\n
Por ejemplo, los investigadores encontraron un peque\u00f1o grupo de 2185 pacientes con EPOC que murieron muy poco despu\u00e9s de ser diagnosticados con EPOC. Seg\u00fan los investigadores, era una se\u00f1al de que algo m\u00e1s podr\u00eda haber estado mal, tal vez algo a\u00fan m\u00e1s grave.<\/p>\n
\u00abCuando estudiamos los valores de laboratorio de estos pacientes m\u00e1s de cerca, vimos que se desviaron de los valores normales para pacientes con EPOC. En cambio, los valores se parec\u00edan a algo que se ve en pacientes con c\u00e1ncer de pulm\u00f3n. Solo al 10 por ciento de estos pacientes se les diagnostic\u00f3 c\u00e1ncer de pulm\u00f3n, pero estamos razonablemente convencidos de que la mayor\u00eda de estos pacientes, si no todos, realmente ten\u00edan c\u00e1ncer de pulm\u00f3n\u00bb, explica Sren Brunak.<\/p>\n
Datos que proporcionar\u00e1n una respuesta inmediata beneficio<\/p>\n
Aunque el algoritmo fue validado a trav\u00e9s de datos de pacientes con EPOC, puede usarse para muchas otras enfermedades. El principio es el mismo: el algoritmo usa datos de registro para mapear las trayectorias t\u00edpicas de la enfermedad y puede detectar si alguna la trayectoria de la enfermedad de los pacientes se destacan tanto que algo puede estar mal.<\/p>\n
\u00abNaturalmente, nuestro objetivo m\u00e1s importante es que los pacientes obtengan el valor de su dinero con respecto a su atenci\u00f3n m\u00e9dica. Y creemos que en el futuro, este algoritmo puede terminar convirti\u00e9ndose en una herramienta de apoyo para los m\u00e9dicos. Una vez que el algoritmo ha mapeado las trayectorias t\u00edpicas de la enfermedad, solo toma 10 segundos comparar a un solo paciente con todos los dem\u00e1s\u00bb, dice Sren Brunak.<\/p>\n
\u00c9l enfatiza que el algoritmo debe validarse y probarse m\u00e1s en ensayos cl\u00ednicos. antes de que pueda implementarse en los hospitales daneses. Pero espera que sea algo que pueda comenzar pronto.<\/p>\n
\u00abEn Dinamarca, a menudo elogiamos nuestros buenos registros de salud porque contienen datos valiosos para los investigadores. Los usamos en nuestra investigaci\u00f3n porque puede beneficiar a otras personas en el futuro en forma de un mejor tratamiento. Pero este es en realidad un ejemplo de c\u00f3mo sus propios datos de salud pueden beneficiarlo de inmediato\u00bb, dice Sren Brunak. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
La nueva herramienta muestra las principales v\u00edas de desarrollo de enfermedades M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Isabella Friis Jrgensen et al, Las correlaciones de comorbilidad ordenadas por tiempo identifican pacientes en riesgo de diagn\u00f3stico err\u00f3neo y sobrediagn\u00f3stico, npj Digital Medicine (2021). DOI: 10.1038\/s41746-021-00382-y Proporcionado por la Universidad de Copenhague Cita<\/strong>: Los investigadores desarrollan un algoritmo para encontrar un posible diagn\u00f3stico err\u00f3neo (2021, 16 de febrero) recuperado el 30 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2021-02-algorithm-misdiagnosis.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede ser reproducida sin el permiso por escrito El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" El profesor Sren Brunak espera que el nuevo algoritmo pueda convertirse en una herramienta de apoyo para los m\u00e9dicos. Cr\u00e9dito: Peter Hove Olesen No sucede a menudo. Pero en raras ocasiones, los m\u00e9dicos cometen errores y pueden hacer un diagn\u00f3stico equivocado. Los pacientes pueden tener muchas enfermedades a la vez, donde puede ser dif\u00edcil distinguir … Continuar leyendo \u00abInvestigadores desarrollan algoritmo para encontrar posibles diagn\u00f3sticos err\u00f3neos\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-15384","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15384","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=15384"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15384\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=15384"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=15384"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=15384"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}