Cr\u00e9dito: CC0 Public Domain <\/p>\n
Los radi\u00f3logos de Johns Hopkins descubrieron que un algoritmo de aprendizaje profundo para detectar tuberculosis en las radiograf\u00edas de t\u00f3rax podr\u00eda ser \u00fatil para identificar anormalidades pulmonares relacionadas con COVID-19. Estos hallazgos, publicados en l\u00ednea en el Journal of Thoracic Imaging, sugieren que los sistemas de aprendizaje profundo podr\u00edan ayudar a los m\u00e9dicos a clasificar y tratar a estos pacientes de alto riesgo, as\u00ed como ayudar a superar la escasez de im\u00e1genes de COVID-19 disponibles para el desarrollo del aprendizaje autom\u00e1tico. <\/p>\n
El estudio se bas\u00f3 en la observaci\u00f3n de que las anomal\u00edas de la radiograf\u00eda de t\u00f3rax de la COVID-19 parecen muy similares a las de los pacientes con tuberculosis. Las radiograf\u00edas de t\u00f3rax se han propuesto como una herramienta potencialmente \u00fatil para evaluar a los pacientes con COVID-19, especialmente en departamentos de emergencia y centros de atenci\u00f3n urgente abrumados, pero el equipo de investigaci\u00f3n plante\u00f3 la hip\u00f3tesis de que un modelo de aprendizaje profundo ya entrenado para identificar la TB en las radiograf\u00edas tambi\u00e9n funcionan bien para identificar signos del nuevo coronavirus.<\/p>\n
\u00abEncontramos una buena generalizaci\u00f3n de nuestro modelo de TB hacia COVID-19\u00bb, dice el residente de radiolog\u00eda Paul Yi, codirector del Radiology AI Lab y facultad afiliada de el Centro Malone de Ingenier\u00eda en Salud. \u00abNuestro objetivo era demostrar la capacidad de un modelo de aprendizaje profundo que nunca hab\u00eda ‘visto’ un caso de COVID-19 para identificar estos casos. Debido a que COVID-19 es una infecci\u00f3n nueva, actualmente no hay grandes conjuntos de datos disponibles para entrenar modelos de aprendizaje profundo. Presumimos que las im\u00e1genes de otras infecciones con apariencias similares a la COVID-19 podr\u00edan usarse para entrenar modelos capaces de identificar esta nueva enfermedad\u00bb.<\/p>\n
Yi, junto con los coautores Tae Kyung Kim, estudiante de medicina en la Escuela de Medicina Johns Hopkins, y Cheng Ting Lin, director de Radiolog\u00eda Tor\u00e1cica en el Departamento de Radiolog\u00eda y Ciencias Radiol\u00f3gicas de la escuela, recolectaron 88 radiograf\u00edas frontales de t\u00f3rax disponibles p\u00fablicamente de pacientes con diagn\u00f3sticos confirmados de COVID-19. De los 88, el modelo clasific\u00f3 correctamente a 78 de ellos como \u00abpositivos\u00bb para COVID-19, con una tasa de \u00e9xito del 89 %.<\/p>\n
Si bien estos resultados son alentadores, el equipo reconoce las limitaciones de su estudio. Por ejemplo, aunque el modelo puede identificar radiograf\u00edas positivas para COVID-19, es posible que no pueda distinguirlas de otras enfermedades que causan anomal\u00edas pulmonares similares.<\/p>\n
A\u00fan as\u00ed, se justifica una mayor investigaci\u00f3n en esta \u00e1rea. mientras contin\u00faa la pandemia. \u00abEstos resultados son una prueba de concepto para un posible nuevo m\u00e9todo de detecci\u00f3n de COVID-19 en entornos cl\u00ednicos\u00bb, agrega Yi. \u00abLos modelos de aprendizaje profundo podr\u00edan facilitar una clasificaci\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pida en los departamentos de emergencia, la interpretaci\u00f3n en el punto de atenci\u00f3n para los que no son radi\u00f3logos en la primera l\u00ednea y la posible reducci\u00f3n de la carga de trabajo para los radi\u00f3logos\u00bb. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
Modelo de inteligencia artificial puede detectar COVID-19 en TC de t\u00f3rax M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Paul H. Yi et al. Generalizabilidad del clasificador de tuberculosis de aprendizaje profundo a radiograf\u00edas de t\u00f3rax COVID-19, Journal of Thoracic Imaging (2020). DOI: 10.1097\/RTI.0000000000000532 Proporcionado por la Universidad Johns Hopkins Cita<\/strong>: Los radi\u00f3logos utilizan el aprendizaje profundo para encontrar signos de COVID-19 en las radiograf\u00edas de t\u00f3rax (2 de junio de 2020) consultado el 31 de agosto de 2022 de https: \/\/medicalxpress.com\/news\/2020-06-radiologists-deep-covid-chest-x-rays.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 radi\u00f3logos de Johns Hopkins descubrieron que un algoritmo de aprendizaje profundo para detectar tuberculosis en las radiograf\u00edas de t\u00f3rax podr\u00eda ser \u00fatil para identificar anormalidades pulmonares relacionadas con COVID-19. Estos hallazgos, publicados en l\u00ednea en el Journal of Thoracic Imaging, sugieren que los sistemas de aprendizaje profundo podr\u00edan ayudar a … Continuar leyendo \u00abLos radi\u00f3logos utilizan el aprendizaje profundo para encontrar signos de COVID-19 en las radiograf\u00edas de t\u00f3rax\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-30618","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/30618","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=30618"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/30618\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=30618"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=30618"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=30618"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}