Cr\u00e9dito: Pixabay\/CC0 Dominio p\u00fablico <\/p>\n
El crowdsourcing se ha convertido en una forma cada vez m\u00e1s popular de desarrollar algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico para abordar muchos problemas cl\u00ednicos en una variedad de enfermedades . Hoy, en la reuni\u00f3n anual del American College of Rheumatology (ACR), un equipo multic\u00e9ntrico dirigido por un investigador del Hospital for Special Surgery (HSS) present\u00f3 los resultados del Desaf\u00edo RA2-DREAM, un esfuerzo colaborativo centrado en desarrollar mejores m\u00e9todos para cuantificar el da\u00f1o articular en personas con artritis reumatoide (AR). <\/p>\n
Actualmente, el da\u00f1o en las articulaciones de las personas con AR se mide mediante inspecci\u00f3n visual y puntuaci\u00f3n detallada en im\u00e1genes radiogr\u00e1ficas de peque\u00f1as articulaciones en manos, mu\u00f1ecas y pies. Esto incluye tanto el estrechamiento del espacio articular (que indica p\u00e9rdida de cart\u00edlago) como la erosi\u00f3n \u00f3sea (que indica da\u00f1o por invasi\u00f3n del revestimiento articular inflamado). El sistema de puntuaci\u00f3n requiere expertos especialmente capacitados y requiere mucho tiempo y dinero. Encontrar una forma automatizada de medir el da\u00f1o articular es importante tanto para la investigaci\u00f3n cl\u00ednica como para la atenci\u00f3n de los pacientes, seg\u00fan el autor principal del estudio, S. Louis Bridges, Jr., MD, Ph.D., m\u00e9dico jefe y presidente de del Departamento de Medicina del HSS.<\/p>\n
\u00abSi un enfoque de aprendizaje autom\u00e1tico pudiera proporcionar una puntuaci\u00f3n cuantitativa r\u00e1pida y precisa que estimara el grado de da\u00f1o articular en manos y pies, ser\u00eda de gran ayuda para la investigaci\u00f3n cl\u00ednica\u00bb, dijo. . \u00abPor ejemplo, los investigadores podr\u00edan analizar los datos de los registros de salud electr\u00f3nicos y de los ensayos de investigaci\u00f3n gen\u00e9tica y de otro tipo para encontrar biomarcadores asociados con el da\u00f1o progresivo. Tener que calificar todas las im\u00e1genes mediante inspecci\u00f3n visual ser\u00eda tedioso, y externalizarlo tiene un costo prohibitivo\u00bb. \/p> <\/p>\n
\u00abEste enfoque tambi\u00e9n podr\u00eda ayudar a los reumat\u00f3logos al evaluar r\u00e1pidamente si hay una progresi\u00f3n del da\u00f1o con el tiempo, lo que provocar\u00eda un cambio en el tratamiento para prevenir un da\u00f1o mayor\u00bb, agreg\u00f3. \u00abEsto es realmente importante en \u00e1reas geogr\u00e1ficas donde no se dispone de radi\u00f3logos musculoesquel\u00e9ticos expertos\u00bb.<\/p>\n
Para el desaf\u00edo, el Dr. Bridges y sus colaboradores se asociaron con Sage Bionetworks, una organizaci\u00f3n sin fines de lucro que ayuda a los investigadores a crear DREAM (Di\u00e1logo sobre Evaluaci\u00f3n y m\u00e9todos de ingenier\u00eda inversa) Desaf\u00edos. Estos concursos se centran en el desarrollo de herramientas innovadoras basadas en inteligencia artificial en las ciencias de la vida. Los investigadores enviaron una convocatoria de presentaciones, y el dinero de la subvenci\u00f3n proporcion\u00f3 premios para los equipos ganadores. Los competidores proven\u00edan de una variedad de campos, incluidos inform\u00e1ticos, bi\u00f3logos computacionales y m\u00e9dicos cient\u00edficos; ninguno era radi\u00f3logo con experiencia o capacitaci\u00f3n en la lectura de im\u00e1genes radiogr\u00e1ficas.<\/p>\n
Para la primera parte del desaf\u00edo, se proporcion\u00f3 un conjunto de im\u00e1genes a los equipos, junto con puntajes conocidos que se hab\u00edan generado visualmente. Estos se utilizaron para entrenar los algoritmos. Luego se proporcionaron conjuntos de im\u00e1genes adicionales para que los competidores pudieran probar y perfeccionar las herramientas que hab\u00edan desarrollado. En la ronda final, se entreg\u00f3 un tercer conjunto de im\u00e1genes sin puntuaci\u00f3n, y los competidores estimaron la cantidad de estrechamiento y erosi\u00f3n del espacio articular. Las presentaciones se evaluaron de acuerdo con las que replicaban m\u00e1s fielmente las puntuaciones generadas visualmente como est\u00e1ndar de oro. Hubo 26 equipos que presentaron algoritmos y 16 presentaciones finales. En total, los competidores recibieron 674 conjuntos de im\u00e1genes de 562 pacientes diferentes con AR, todos los cuales hab\u00edan participado en estudios de investigaci\u00f3n previos financiados por los Institutos Nacionales de Salud dirigidos por el Dr. Bridges. Al final, cuatro equipos fueron nombrados los mejores.<\/p>\n
Para los organizadores del DREAM Challenge, era importante que cualquier sistema de puntaje desarrollado a trav\u00e9s del proyecto estuviera disponible gratuitamente en lugar de patentado, para que pudiera ser utilizado por los investigadores. y m\u00e9dicos sin costo alguno. \u00abParte del atractivo de esta colaboraci\u00f3n fue que todo es de dominio p\u00fablico\u00bb, dijo el Dr. Bridges.<\/p>\n
Dr. Bridges explic\u00f3 que se necesita m\u00e1s investigaci\u00f3n y desarrollo de m\u00e9todos computacionales antes de que las herramientas puedan usarse ampliamente, pero la investigaci\u00f3n actual demuestra que este tipo de enfoque es factible. \u00abA\u00fan necesitamos refinar los algoritmos, pero estamos mucho m\u00e1s cerca de nuestro objetivo que antes del Desaf\u00edo\u00bb, concluy\u00f3. <\/p>\n
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La investigaci\u00f3n aprovecha la IA para combatir el c\u00e1ncer de mama Proporcionado por el Hospital for Special Surgery Cita<\/strong>: Esfuerzo global para desarrollar herramientas de IA para la evaluaci\u00f3n automatizada del da\u00f1o radiogr\u00e1fico en la artritis reumatoide (2021, noviembre 6) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2021-11-global-effort-ai-tools-automated.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 El crowdsourcing se ha convertido en una forma cada vez m\u00e1s popular de desarrollar algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico para abordar muchos problemas cl\u00ednicos en una variedad de enfermedades . Hoy, en la reuni\u00f3n anual del American College of Rheumatology (ACR), un equipo multic\u00e9ntrico dirigido por un investigador del Hospital for Special … Continuar leyendo \u00abEsfuerzo global para desarrollar herramientas de IA para la evaluaci\u00f3n automatizada del da\u00f1o radiogr\u00e1fico en la artritis reumatoide\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-3142","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3142","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=3142"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3142\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3142"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3142"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3142"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}