ARRIBA: ISTOCK.COM, SUDOK1<\/p>\n
Aunque la ola inicial de la pandemia de SARS-CoV-2 ha disminuido en muchos pa\u00edses , los proveedores de atenci\u00f3n m\u00e9dica a\u00fan buscan identificar a la mayor cantidad posible de pacientes con COVID-19 y contener la enfermedad. El diagn\u00f3stico r\u00e1pido y preciso es especialmente importante cuando los pacientes desprevenidos con una infecci\u00f3n por coronavirus llegan al hospital con problemas de salud pero a\u00fan no muestran s\u00edntomas de COVID-19.<\/p>\n
Las muestras de hisopos nasales analizadas por RT-PCR actualmente recomendado para el diagn\u00f3stico de COVID-19, sin embargo, la escasez de suministros, un tiempo de espera de hasta dos d\u00edas para obtener los resultados y una tasa de falsos negativos de hasta 1 de cada 5 significan que todav\u00eda se est\u00e1n utilizando herramientas alternativas de detecci\u00f3n de COVID-19 a gran escala. buscado.<\/p>\n
Se sabe que el SARS-CoV-2 da\u00f1a el tejido pulmonar, y de una manera distinta que los m\u00e9dicos ahora buscan explotar para nuevos enfoques de diagn\u00f3stico. Muchos pacientes con COVID-19 desarrollan neumon\u00eda, que puede progresar a insuficiencia respiratoria y, a veces, a la muerte. La neumon\u00eda por COVID-19 es diferente de las formas m\u00e1s comunes de neumon\u00eda bacteriana, y las diferencias aparecen en las tomograf\u00edas computarizadas de t\u00f3rax. Los m\u00e1s llamativos son los patrones de lesiones turbias que se asemejan a fragmentos de vidrio o l\u00edneas reticulares dentro de las lesiones opacas que parecen baldosas de pavimento irregulares, que ocurren alrededor de la periferia de ambos pulmones. Las lesiones de la neumon\u00eda bacteriana generalmente se concentran en un pulm\u00f3n y pueden no parecerse a fragmentos de vidrio. <\/p>\n
En China, las tomograf\u00edas computarizadas ya se utilizan como herramienta de diagn\u00f3stico de COVID-19 cuando un paciente llega a un centro de atenci\u00f3n m\u00e9dica. con fiebre y sospecha de infecci\u00f3n, aunque este enfoque no se ha adoptado ampliamente en los Estados Unidos. Dos estudios, publicados en Nature Medicine<\/em> y Cell<\/em>,<\/em> avanzan en esta idea mediante el uso de inteligencia artificial (IA) entrenada en tomograf\u00edas computarizadas de pulm\u00f3n como diagn\u00f3stico r\u00e1pido. herramienta para buscar infecci\u00f3n por COVID-19 en pacientes que acuden al hospital y requieren im\u00e1genes m\u00e9dicas.<\/p>\n Escribiendo en celda <\/em>, los investigadores de la Universidad de Ciencia y Tecnolog\u00eda de Macao utilizaron 532\u00a0000 tomograf\u00edas computarizadas de 3777 pacientes en China para entrenar sus herramientas de inteligencia artificial, centr\u00e1ndose en las lesiones reveladoras observadas en los pulmones de los pacientes con COVID-19. En estudios piloto en varios hospitales chinos, el modelo de IA diagnostic\u00f3 correctamente la neumon\u00eda causada por el coronavirus al menos el 85 por ciento de las veces cuando se aplic\u00f3 a un conjunto de datos de 417 pacientes en cuatro cohortes separadas. La neumon\u00eda por COVID se diagnostic\u00f3 err\u00f3neamente como neumon\u00eda no relacionada con COVID en el 712 % de los casos. c\u00f3mo se desempe\u00f1\u00f3 en muchos hospitales, dice Matthew Lungren, radi\u00f3logo del Centro M\u00e9dico de la Universidad de Stanford que no particip\u00f3 en ninguno de los estudios. de una gran cantidad de casos de neumon\u00eda general no espec\u00edfica es importante como herramienta de diagn\u00f3stico cuando el SARS-CoV-2, el coronavirus detr\u00e1s de la pandemia, se vuelve end\u00e9mico y ya no es la principal causa de neumon\u00eda, explica Lungren.<\/p>\n Un gran conjunto de datos con una fuente diversa de datos es crucial para lograr conclusiones s\u00f3lidas y generalizables en diagn\u00f3sticos basados en IA, escribe el coautor de Cell<\/em> Kang Zhang, profesor de medicina en Macao Universidad de Ciencia y Tecnolog\u00eda, en un correo electr\u00f3nico a The Scientist<\/em>. Uno de los problemas m\u00e1s desafiantes en la aplicaci\u00f3n de IA en el cuidado de la salud es la mala reproducibilidad.<\/p>\n Un desaf\u00edo de usar tomograf\u00edas computarizadas para el diagn\u00f3stico de COVID-19 es que muchas personas infectadas con SARS-CoV-2 experimentan s\u00edntomas cl\u00ednicos graves. como tos y fiebre, pero no tienen biomarcadores visibles en las tomograf\u00edas computarizadas. Si los profesionales de la salud intentan obtener un diagn\u00f3stico preciso de COVID-19 m\u00e1s r\u00e1pido que los m\u00e9todos de PCR est\u00e1ndar, es posible que no sea suficiente basar [el diagn\u00f3stico de COVID-19] en im\u00e1genes, dice Yang Yang, radi\u00f3logo del Hospital Mount Sinai.<\/p>\n El equipo de Yangs tambi\u00e9n entren\u00f3 su modelo de IA COVID-19 en tomograf\u00edas computarizadas de t\u00f3rax y public\u00f3 los resultados en Nature Medicine<\/em>. Este modelo integr\u00f3 los resultados de las tomograf\u00edas computarizadas con hallazgos cl\u00ednicos, como la edad de los pacientes, si ten\u00edan tos o fiebre, y sus recuentos de gl\u00f3bulos blancos, creando lo que los autores llamaron un modelo de fusi\u00f3n para diagnosticar pacientes con COVID-19 basado en datos cl\u00ednicos y datos de imagen Su modelo de fusi\u00f3n diagnostic\u00f3 COVID-19 con una precisi\u00f3n del 83,5 por ciento en un conjunto de prueba de 279 pacientes. Al observar el mismo conjunto de im\u00e1genes, un radi\u00f3logo tor\u00e1cico senior diagnostic\u00f3 COVID-19 con un 84,6 % de precisi\u00f3n.<\/p>\n Hay aspectos en su metodolog\u00eda que creo que son muy importantes para este campo en general, dice Lungren, es decir, muchos modelos de diagn\u00f3stico de IA basados en datos de im\u00e1genes se beneficiar\u00edan de la entrada de datos cl\u00ednicos adicionales. <\/p>\n Zhang dice que al menos 10 grandes hospitales en China, y varios en los EE. UU., India, Irak y Ecuador est\u00e1n utilizando su modelo para diagnosticar pacientes sospechosos de tener neumon\u00eda por COVID-19. Su equipo puso a disposici\u00f3n del p\u00fablico sus algoritmos y conjuntos de datos de entrenamiento para que los usaran otros investigadores.<\/p>\n X. Mei et al., Diagn\u00f3stico r\u00e1pido de pacientes con COVID-19 gracias a la inteligencia artificial, Nature Medicine<\/em>, <\/em>doi:10.1038\/s41591-020-0931-3, 2020.<\/p>\n K. Zhang et al., Sistema de IA cl\u00ednicamente aplicable para diagn\u00f3stico preciso, mediciones cuantitativas y pron\u00f3stico de neumon\u00eda por COVID-19 mediante tomograf\u00eda computarizada, Cell<\/em>, doi:10.1016\/j.cell.2020.04.045, 2020 .<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" ARRIBA: ISTOCK.COM, SUDOK1 Aunque la ola inicial de la pandemia de SARS-CoV-2 ha disminuido en muchos pa\u00edses , los proveedores de atenci\u00f3n m\u00e9dica a\u00fan buscan identificar a la mayor cantidad posible de pacientes con COVID-19 y contener la enfermedad. El diagn\u00f3stico r\u00e1pido y preciso es especialmente importante cuando los pacientes desprevenidos con una infecci\u00f3n por coronavirus … Continuar leyendo \u00abIA aprende de tomograf\u00edas computarizadas de pulm\u00f3n para diagnosticar 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-36759","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/36759","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=36759"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/36759\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=36759"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=36759"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=36759"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}Consulte La IA est\u00e1 analizando miles de millones de mol\u00e9culas para tratamientos de coronavirus<\/h3>\n