Cr\u00e9dito: Dave Guttridge <\/p>\n
Los resultados del estudio m\u00e1s grande sobre el uso de la inteligencia artificial en el Programa Ingl\u00e9s de Detecci\u00f3n del Ojo para Diab\u00e9ticos (DESP) han demostrado que la tecnolog\u00eda puede detectar con precisi\u00f3n enfermedades oculares graves entre las personas con diabetes (retinopat\u00eda) y podr\u00eda reducir a la mitad la carga de trabajo humana asociada con la detecci\u00f3n de enfermedades oculares diab\u00e9ticas, ahorrando millones de libras al a\u00f1o. Estos hallazgos tambi\u00e9n podr\u00edan allanar el camino para que la tecnolog\u00eda se use para reducir la acumulaci\u00f3n de citas para ex\u00e1menes de la vista despu\u00e9s del bloqueo de COVID-19. <\/p>\n
Publicado en el British Journal of Ophthalmology, el estudio utiliza las im\u00e1genes de 30\u00a0000 escaneos de pacientes (120\u00a0000 im\u00e1genes) en el DESP para buscar signos de da\u00f1o usando la tecnolog\u00eda de detecci\u00f3n ocular de inteligencia artificial EyeArt (Eyenuk, Inc., Los \u00c1ngeles, Estados Unidos). A NOSOTROS). Los resultados mostraron que la tecnolog\u00eda tiene una precisi\u00f3n del 95,7 % para detectar da\u00f1os que requerir\u00edan derivaci\u00f3n a servicios especializados, pero una precisi\u00f3n del 100 % para retinopat\u00eda de moderada a grave o enfermedad grave que podr\u00eda conducir a la p\u00e9rdida de la visi\u00f3n.<\/p>\n
El DESP es configurado para evaluar a los pacientes diab\u00e9ticos una vez al a\u00f1o en busca de signos de da\u00f1o que podr\u00edan conducir a la p\u00e9rdida de la vista. Los investigadores descubrieron que el uso de la tecnolog\u00eda de aprendizaje autom\u00e1tico EyeArt podr\u00eda ahorrar potencialmente 0,5 millones por cada 100 000 episodios de proyecci\u00f3n. Con m\u00e1s de 2,2 millones de episodios de detecci\u00f3n por a\u00f1o, los ahorros podr\u00edan extenderse a m\u00e1s de 10 millones cada a\u00f1o solo en Inglaterra.<\/p>\n
Los investigadores de St George’s, University of London, Moorfields Eye Hospital, UCL y Homerton University Hospital, Gloucestershire Hospitals y Guy’s and St Thomas’ NHS Foundation Trusts esperan que la investigaci\u00f3n permita cambios sistem\u00e1ticos en el programa nacional de detecci\u00f3n del Reino Unido.<\/p>\n
La profesora Alicja Rudnicka, autora principal del art\u00edculo, de St George’s, University de Londres, dijo: \u00abSe ha demostrado que el programa nacional de detecci\u00f3n es muy efectivo para reducir los niveles de p\u00e9rdida de la vista debido a la diabetes. El da\u00f1o al ojo es f\u00e1cilmente detectable y tenemos tratamientos efectivos disponibles para aquellos que lo necesitan. Pero hay una carga muy alta para los evaluadores humanos necesarios para diagnosticar las miles de im\u00e1genes todos los d\u00edas, la mayor\u00eda de las cuales no muestran signos de enfermedad y no requieren ninguna otra acci\u00f3n.<\/p>\n
\u00abNuestro estudio muestra que la tecnolog\u00eda de aprendizaje autom\u00e1tico podr\u00eda reducir a la mitad la cantidad de im\u00e1genes que deben ser evaluadas por humanos, liberando m\u00e1s fondos y recursos para el NHS. Si esta tecnolog\u00eda se implementa a nivel nacional, podr\u00eda reducir de inmediato la acumulaci\u00f3n de casos creados debido a la pandemia de coronavirus, lo que podr\u00eda evitar la p\u00e9rdida innecesaria de la visi\u00f3n en la poblaci\u00f3n diab\u00e9tica\u00bb.<\/p>\n
Adem\u00e1s de tener implicaciones potenciales para el programa de detecci\u00f3n en el Reino Unido, estos hallazgos podr\u00edan ser prometedores en otros pa\u00edses sin una fuerza laboral establecida para detectar la enfermedad.Se espera que los casos globales de diabetes aumenten a 629 millones para 2045, y la tecnolog\u00eda podr\u00eda usarse para monitorear a los diab\u00e9ticos poblaci\u00f3n en muchos pa\u00edses, derivando a las personas a servicios especializados si se determina que corren el riesgo de perder la vista Si el protocolo de detecci\u00f3n actual del Reino Unido se aplicara en todo el mundo, la tecnolog\u00eda de aprendizaje autom\u00e1tico podr\u00eda usarse para calificar m\u00e1s de 2 mil millones de im\u00e1genes retinianas en todo el mundo en 2030, reduciendo el riesgo de p\u00e9rdida de la visi\u00f3n en una escala m\u00e1s amplia.<\/p>\n
El profesor Adnan Tufail, oftalm\u00f3logo consultor del Moorfields Eye Hospital y el Instituto de Oftalmolog\u00eda, UCL, dijo:<\/p>\n
\u00abLa mayor\u00eda del software de IA es probado por los propios desarrolladores o empresas. Lo que es tan importante de este estudio fundamental es que utiliza datos de todo el pa\u00eds, tiene un tama\u00f1o de muestra grande de m\u00e1s de 120 000 im\u00e1genes de pacientes del mundo real y se realiz\u00f3 de forma independiente. <\/p>\n
\u00abHemos demostrado que este software de IA validado puede reducir la carga de los seres humanos que necesitan calificar las im\u00e1genes de ex\u00e1menes oculares diab\u00e9ticos en el Reino Unido de forma masiva, en m\u00e1s de 5 millones de im\u00e1genes por a\u00f1o. La tecnolog\u00eda es incre\u00edblemente r\u00e1pida, \u00bfverdad? no se pierda ni un solo caso de retinopat\u00eda diab\u00e9tica grave y podr\u00eda contribuir a la recuperaci\u00f3n del sistema sanitario post-COVID\u00bb. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
El modelo de aprendizaje profundo detecta con precisi\u00f3n las enfermedades oculares diab\u00e9ticas M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Peter Heydon et al. Evaluaci\u00f3n prospectiva de un algoritmo habilitado por inteligencia artificial para la detecci\u00f3n autom\u00e1tica de retinopat\u00eda diab\u00e9tica de 30 000 pacientes, British Journal of Ophthalmology (2020). DOI: 10.1136\/bjophthalmol-2020-316594 Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> British Journal of Ophthalmology <\/p>\n Proporcionado por St. George’s University of London Cita<\/strong>: La inteligencia artificial podr\u00eda prevenir la p\u00e9rdida de la vista in people with diabetes and save NHS Millions (6 de julio de 2020) recuperado el 31 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2020-07-artificial-intelligence-sight-loss-people.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: Dave Guttridge Los resultados del estudio m\u00e1s grande sobre el uso de la inteligencia artificial en el Programa Ingl\u00e9s de Detecci\u00f3n del Ojo para Diab\u00e9ticos (DESP) han demostrado que la tecnolog\u00eda puede detectar con precisi\u00f3n enfermedades oculares graves entre las personas con diabetes (retinopat\u00eda) y podr\u00eda reducir a la mitad la carga de trabajo … Continuar leyendo \u00abLa inteligencia artificial podr\u00eda prevenir la p\u00e9rdida de visi\u00f3n en personas con diabetes y ahorrar millones al NHS\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-32839","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/32839","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=32839"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/32839\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=32839"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=32839"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=32839"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}