Cr\u00e9dito: Pixabay\/CC0 Dominio p\u00fablico <\/p>\n
En un estudio de 2020, los investigadores del Norris Cotton Cancer Center de Dartmouth y Dartmouth-Hitchcock desarrollaron inteligencia artificial (IA) para distinguir los cuatro principales tipos de p\u00f3lipos colorrectales extirpados durante la colonoscopia de detecci\u00f3n. El modelo no solo produjo resultados que demostraron precisi\u00f3n y sensibilidad al nivel de los pat\u00f3logos en ejercicio, sino que tambi\u00e9n resisti\u00f3 la evaluaci\u00f3n utilizando amplios conjuntos de datos que abarcan m\u00faltiples instituciones en los EE. UU., lo que demuestra que los modelos de IA son generalizables y se pueden entrenar con datos externos generalizados. <\/p>\n
Ahora, el equipo de investigaci\u00f3n cl\u00ednica, dirigido por Saeed Hassanpour, Ph.D., presenta el estudio anterior, que se bas\u00f3 en datos retrospectivos y se realiz\u00f3 fuera de l\u00ednea, desde el banco hasta la cama. Su nuevo estudio, publicado en JAMA Network Open, presenta el modelo de IA como una herramienta que los pat\u00f3logos pueden usar f\u00e1cilmente en la cl\u00ednica.<\/p>\n
El ensayo cl\u00ednico, en el que participaron 15 pat\u00f3logos del Centro M\u00e9dico Dartmouth-Hitchcock y Cheshire Medical Center en New Hampshire, fue dise\u00f1ado para comparar el rendimiento del modelo de aprendizaje profundo como parte de un sistema digital aumentado por IA con el uso est\u00e1ndar de un microscopio.<\/p>\n
\u00abLa evaluaci\u00f3n de esta herramienta a trav\u00e9s de un ensayo cl\u00ednico prospectivo muestra que el sistema digital aumentado con IA mejora significativamente la precisi\u00f3n de los pat\u00f3logos en la clasificaci\u00f3n de p\u00f3lipos en comparaci\u00f3n con el proceso tradicional de usar microscopios\u00bb, dice Hassanpour.<\/p>\n
Antes de usar el sistema digital aumentado con IA, los pat\u00f3logos observaron un video de capacitaci\u00f3n de cinco minutos, lea un breve resumen de c\u00f3mo funciona el modelo y c\u00f3mo se generan sus resultados, y practique usando un conjunto de diez diapositivas de muestra para familiarizarse con el sistema.<\/p>\n
Durante la prueba, el tiempo promedio de ev La evaluaci\u00f3n entre todos los pat\u00f3logos al usar el sistema digital disminuy\u00f3 constantemente. Por el contrario, el tiempo de lectura no cambi\u00f3 significativamente durante el curso de la evaluaci\u00f3n del uso del microscopio, una herramienta con la que los pat\u00f3logos tienen muchos a\u00f1os de experiencia.<\/p>\n
En general, el puntaje promedio de la escala de usabilidad del sistema para el sistema digital indic\u00f3 que la facilidad de uso fue \u00abbuena\u00bb, \u00ablo cual es alentador\u00bb, dice Hassanpour, \u00abconsiderando el corto per\u00edodo de capacitaci\u00f3n y uso de nuestro sistema\u00bb. Adem\u00e1s, los pat\u00f3logos afirmaron que el sistema digital era \u00abf\u00e1cil de usar y navegar\u00bb, \u00abintuitivo de usar\u00bb y que \u00abse desplaza r\u00e1pidamente y sin problemas\u00bb.<\/p>\n
Notablemente, la mitad de los pat\u00f3logos participantes declararon que utilizar\u00edan una versi\u00f3n de esta herramienta en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica. Doce de los 15 comentaron que su experiencia cambi\u00f3 positivamente o apoy\u00f3 sus opiniones positivas sobre el papel de la IA en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica.<\/p>\n
El equipo de Hassanpour ahora est\u00e1 trabajando con una empresa l\u00edder en patolog\u00eda digital para llevar su tecnolog\u00eda a la pr\u00e1ctica cl\u00ednica. y ayudar a los m\u00e9dicos y pacientes con la vigilancia y prevenci\u00f3n del c\u00e1ncer.<\/p>\n
Este sistema digital mejorado con IA es prometedor para mejorar la frecuencia de las recomendaciones de vigilancia para prevenir el desarrollo del c\u00e1ncer, reducir los costos de vigilancia del c\u00e1ncer colorrectal, eliminar el estr\u00e9s indebido de los pacientes, aumentar la cobertura y la precisi\u00f3n de los programas de vigilancia y, en \u00faltima instancia, reducir la mortalidad general por c\u00e1ncer colorrectal. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
El nuevo modelo de IA clasifica con precisi\u00f3n los p\u00f3lipos colorrectales utilizando portaobjetos de 24 instituciones M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Mustafa Nasir-Moin et al, Evaluation of an Artificial IntelligenceAugmented Digital System for Histologic Classification of Colorrectal P\u00f3lipos, JAMA Network Open (2021). DOI: 10.1001\/jamanetworkopen.2021.35271 Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> JAMA Network Open <\/p>\n Proporcionado por Dartmouth-Hitchcock Medical Center Cita<\/strong>: La IA que clasifica los p\u00f3lipos colorrectales resulta \u00fatil en la cl\u00ednica (2021, 18 de noviembre) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2021-11-ai-colorrectal-polyps-clinic.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: Pixabay\/CC0 Dominio p\u00fablico En un estudio de 2020, los investigadores del Norris Cotton Cancer Center de Dartmouth y Dartmouth-Hitchcock desarrollaron inteligencia artificial (IA) para distinguir los cuatro principales tipos de p\u00f3lipos colorrectales extirpados durante la colonoscopia de detecci\u00f3n. El modelo no solo produjo resultados que demostraron precisi\u00f3n y sensibilidad al nivel de los pat\u00f3logos … Continuar leyendo \u00abLa IA que clasifica los p\u00f3lipos colorrectales resulta \u00fatil en la cl\u00ednica\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-2306","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2306","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=2306"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2306\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2306"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2306"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2306"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}