Cr\u00e9dito: CC0 Public Domain <\/p>\n
Los rayos X, utilizados cl\u00ednicamente por primera vez a fines de la d\u00e9cada de 1890, podr\u00edan ser una herramienta de diagn\u00f3stico de vanguardia para el COVID-19 pacientes con la ayuda de inteligencia artificial, seg\u00fan un equipo de investigadores en Brasil. Utilizaron m\u00e9todos de aprendizaje autom\u00e1tico para ense\u00f1ar a un programa inform\u00e1tico a detectar la COVID-19 en radiograf\u00edas de t\u00f3rax con una precisi\u00f3n del 95,6 al 98,5 %. Publicaron sus resultados en IEEE\/CAA Journal of Automatica Sinica. <\/p>\n
Los investigadores se han centrado anteriormente en detectar y clasificar patolog\u00edas pulmonares, como fibrosis, enfisema y n\u00f3dulos pulmonares, a trav\u00e9s de im\u00e1genes m\u00e9dicas. Los s\u00edntomas comunes presentados por infecciones sospechosas de COVID-19 incluyen dificultad respiratoria, tos y, en casos m\u00e1s agresivos, neumon\u00eda, todos visibles a trav\u00e9s de im\u00e1genes m\u00e9dicas como tomograf\u00edas computarizadas o radiograf\u00edas.<\/p>\n
\u00abCuando surgi\u00f3 la pandemia de COVID-19 , acordamos utilizar nuestra experiencia para ayudar a enfrentar este nuevo problema global\u00bb, dijo el autor correspondiente Victor Hugo C. de Albuquerque, investigador del Laboratorio de Procesamiento de Im\u00e1genes, Se\u00f1ales y Computaci\u00f3n Aplicada y de la Universidade de Fortaleza. <\/p>\n
Muchas instalaciones m\u00e9dicas tienen una cantidad inadecuada de pruebas y tiempos de procesamiento prolongados, dijo Albuquerque, por lo que el equipo de investigaci\u00f3n se centr\u00f3 en mejorar una herramienta que est\u00e1 f\u00e1cilmente disponible en todos los hospitales y que ya se usa con frecuencia para diagnosticar COVID-19 : Dispositivos de rayos X.<\/p>\n
\u00abDecidimos investigar si una infecci\u00f3n por COVID-19 podr\u00eda detectarse autom\u00e1ticamente usando im\u00e1genes de rayos X\u00bb, dijo Albuquerque, se\u00f1alando que la mayor\u00eda de las im\u00e1genes de rayos X est\u00e1n disponibles en cuesti\u00f3n de minutos. en comparaci\u00f3n con los d\u00edas requeridos para pruebas de diagn\u00f3stico con hisopo o saliva.<\/p>\n
Sin embargo, los investigadores encontraron una falta de radiograf\u00edas de t\u00f3rax disponibles p\u00fablicamente para entrenar su modelo de inteligencia artificial para identificar los pulmones de los pacientes con COVID-19. Si bien generalmente se necesitan miles de im\u00e1genes para ense\u00f1arle a un modelo a detectar y clasificar un objetivo en particular, solo ten\u00edan 194 radiograf\u00edas de COVID-19 y 194 radiograf\u00edas saludables. Para compensar, tomaron un modelo entrenado en un gran conjunto de datos de otras im\u00e1genes de rayos X y lo entrenaron para usar los mismos m\u00e9todos para detectar pulmones probablemente infectados con COVID-19. Utilizaron varios m\u00e9todos de aprendizaje autom\u00e1tico, dos de los cuales dieron como resultado una calificaci\u00f3n de precisi\u00f3n del 95,6 % y del 98,5 %, respectivamente.<\/p>\n
\u00abDado que los rayos X son muy r\u00e1pidos y econ\u00f3micos, pueden ayudar a clasificar a los pacientes en lugares donde el sistema de salud ha colapsado o en lugares que est\u00e1n lejos de los principales centros con acceso a tecnolog\u00edas m\u00e1s complejas\u00bb, dijo Albuquerque. \u00abEste enfoque para detectar y clasificar im\u00e1genes m\u00e9dicas autom\u00e1ticamente puede ayudar a los m\u00e9dicos a identificar, medir la gravedad y clasificar la enfermedad\u00bb.<\/p>\n
Luego, dijo Albuquerque, los investigadores planean continuar probando su m\u00e9todo con conjuntos de datos m\u00e1s grandes a medida que est\u00e9 disponible, con el objetivo final de desarrollar una plataforma en l\u00ednea gratuita para la clasificaci\u00f3n de im\u00e1genes m\u00e9dicas. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
Los radi\u00f3logos utilizan el aprendizaje profundo para encontrar signos de COVID-19 en las radiograf\u00edas de t\u00f3rax M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> EF Ohata, GM Bezerra, JVS Chagas, AV Lira Neto, AB Albuquerque , VHC Albuquerque y PP Rebouas Filho, \u00abDetecci\u00f3n autom\u00e1tica de la infecci\u00f3n por COVID-19 mediante im\u00e1genes de rayos X de t\u00f3rax a trav\u00e9s del aprendizaje por transferencia\u00bb, IEEE\/CAA J. Autom. S\u00ednica, vol. 8, n\u00fam. 1, p\u00e1gs. 239-248, enero de 2021. ieeexplore.ieee.org\/stamp\/stam … tp=&arnumber=9205687 Proporcionado por la Asociaci\u00f3n China de Automatizaci\u00f3n Cita<\/strong>: Los rayos X combinados con IA ofrecen una herramienta de diagn\u00f3stico r\u00e1pido para detectar COVID-19 (26 de marzo de 2021) consultado el 30 de agosto de 2022 en https:\/\/ medicalxpress.com\/news\/2021-03-x-rays-combined-ai-fast-diagnostic.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 Los rayos X, utilizados cl\u00ednicamente por primera vez a fines de la d\u00e9cada de 1890, podr\u00edan ser una herramienta de diagn\u00f3stico de vanguardia para el COVID-19 pacientes con la ayuda de inteligencia artificial, seg\u00fan un equipo de investigadores en Brasil. Utilizaron m\u00e9todos de aprendizaje autom\u00e1tico para ense\u00f1ar a un programa inform\u00e1tico … Continuar leyendo \u00abLos rayos X combinados con IA ofrecen una herramienta de diagn\u00f3stico r\u00e1pida para detectar el COVID-19\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-17084","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/17084","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=17084"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/17084\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=17084"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=17084"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=17084"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}