Primero, realizamos un estudio transversal para crear un sistema de IA para im\u00e1genes endosc\u00f3picas en colitis ulcerosa. Luego, realizamos un estudio prospectivo para evaluar si el sistema de IA podr\u00eda predecir el pron\u00f3stico del paciente. Finalmente, aplicamos nuestro sistema de IA a la videocolonoscopia. Cr\u00e9dito: Departamento de Medicina Colaborativa para Gastroenterolog\u00eda y Hepatolog\u00eda, TMDU <\/p>\n
Investigadores de la Universidad M\u00e9dica y Dental de Tokio (TMDU) han desarrollado un sistema de inteligencia artificial para detectar y caracterizar enfermedades utilizando im\u00e1genes de video cl\u00ednicas en tiempo real, lo que reduce la necesidad de costosos y biopsias invasivas <\/p>\n
Al visitar a un m\u00e9dico, muchos pacientes prefieren procedimientos no invasivos a los invasivos y potencialmente dolorosos. Afortunadamente, los investigadores de TMDU han desarrollado una herramienta que puede reducir la necesidad de procedimientos de diagn\u00f3stico invasivos en la colitis ulcerosa.<\/p>\n
Tanto las evaluaciones endosc\u00f3picas como las histol\u00f3gicas son importantes para diagnosticar diversas enfermedades. En una evaluaci\u00f3n endosc\u00f3pica, se inserta directamente en el cuerpo de un paciente un tubo largo y flexible con una luz y una c\u00e1mara para evaluar un \u00f3rgano o tejido en particular. Para una evaluaci\u00f3n histol\u00f3gica, se extrae y analiza fuera del cuerpo una biopsia, es decir, una muestra de tejido del cuerpo del paciente. Con el objetivo de prevenir biopsias innecesarias y mejorar los diagn\u00f3sticos m\u00e9dicos, los investigadores de TMDU desarrollaron previamente un sistema de red neuronal profunda llamado DNUC para evaluar la colitis ulcerosa, una enfermedad cr\u00f3nica que ocurre en el intestino grueso caracterizada por una inflamaci\u00f3n cr\u00f3nica en el revestimiento del colon. Sin necesidad de biopsias, esta herramienta de inteligencia artificial puede evaluar im\u00e1genes de tejidos para identificar y cuantificar \u00e1reas de inflamaci\u00f3n y enfermedad.<\/p>\n
En su \u00faltimo estudio, el equipo ampli\u00f3 la aplicaci\u00f3n de DNUC de im\u00e1genes fijas a videos de colonoscopia en vivo de pacientes con colitis ulcerosa. Un total de 770 pacientes fueron incluidos en el estudio prospectivo multic\u00e9ntrico. Los investigadores demostraron que la DNUC puede determinar la presencia o ausencia de inflamaci\u00f3n en tiempo real, con una alta tasa de concordancia entre los resultados de la DNUC y los diagn\u00f3sticos de los expertos. DNUC tambi\u00e9n pudo predecir casos de remisi\u00f3n con un alto nivel de precisi\u00f3n.<\/p>\n
\u00abConfirmamos que DNUC puede identificar autom\u00e1ticamente \u00e1reas de inflamaci\u00f3n y proporcionar una puntuaci\u00f3n endosc\u00f3pica para esas \u00e1reas\u00bb, dice el autor principal del estudio, Kento Takenaka. . Los puntajes obtenidos por DNUC se compararon con puntajes asignados por un experto y mostraron un alto nivel de concordancia, lo que confirma la precisi\u00f3n del algoritmo DNUC.<\/p>\n
Esta herramienta de inteligencia artificial puede brindar muchos beneficios al campo m\u00e9dico. \u00abEl uso de DNUC puede reducir la necesidad de biopsias, ahorrando as\u00ed tiempo y costos tanto para los pacientes como para los m\u00e9dicos\u00bb, dice Mamoru Watanabe, autor principal del estudio. El sistema DNUC tambi\u00e9n tiene el potencial de evaluar im\u00e1genes y secuencias de video m\u00e1s r\u00e1pidamente que un m\u00e9dico. Adem\u00e1s, la endoscopia requiere entrenamiento y las interpretaciones de los resultados endosc\u00f3picos pueden ser subjetivas, variando para cada endoscopista. DNUC puede permitir m\u00e1s est\u00e1ndares cuantitativos en las evaluaciones, abordando estos problemas actuales relacionados con la variabilidad y el sesgo en los diagn\u00f3sticos m\u00e9dicos.<\/p>\n
Este sistema se puede aplicar a las plataformas de colonoscopia disponibles comercialmente, lo que facilita su adopci\u00f3n en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica. DNUC tambi\u00e9n podr\u00eda facilitar la formaci\u00f3n de gastroenter\u00f3logos j\u00f3venes. En general, este trabajo destaca el potencial de la inteligencia artificial para mejorar la atenci\u00f3n m\u00e9dica actual.<\/p>\n
La investigaci\u00f3n se public\u00f3 en The Lancet Gastroenterology & Hepatology. <\/p>\n
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Uso de inteligencia artificial para evaluar la colitis ulcerosa M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Kento Takenaka et al, Deep neural network for video colonoscopy of ulcerative colitis: a cross-sectional study, The Lancet Gastroenterology & Hepatolog\u00eda (2021). DOI: 10.1016\/S2468-1253(21)00372-1 Proporcionado por la Universidad M\u00e9dica y Dental de Tokio Cita<\/strong>: El nuevo sistema de IA proporciona la evaluaci\u00f3n endosc\u00f3pica consistente (13 de diciembre de 2021) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https: \/\/medicalxpress.com\/news\/2021-12-ai-endoscopic.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":" Primero, realizamos un estudio transversal para crear un sistema de IA para im\u00e1genes endosc\u00f3picas en colitis ulcerosa. Luego, realizamos un estudio prospectivo para evaluar si el sistema de IA podr\u00eda predecir el pron\u00f3stico del paciente. Finalmente, aplicamos nuestro sistema de IA a la videocolonoscopia. Cr\u00e9dito: Departamento de Medicina Colaborativa para Gastroenterolog\u00eda y Hepatolog\u00eda, TMDU Investigadores … Continuar leyendo \u00abEl nuevo sistema de IA proporciona una evaluaci\u00f3n endosc\u00f3pica consistente\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-4690","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4690","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=4690"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4690\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=4690"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=4690"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=4690"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}