Utilizamos cookies para comprender de qué manera utiliza nuestro sitio y para mejorar su experiencia. Esto incluye personalizar el contenido y la publicidad. Para más información, Haga clic. Si continua usando nuestro sitio, consideraremos que acepta que utilicemos cookies. Política de cookies.

Please note that the MedImaging website is also available in a complete English version
Presenta Sitios para socios Información LinkXpress
Ingresar
Publique su anuncio con nosotros
Parker Laboratories

Deascargar La Aplicación Móvil




Eventos

ATENCIÓN: Debido a la EPIDEMIA DE CORONAVIRUS, ciertos eventos están siendo reprogramados para una fecha posterior o cancelados por completo. Verifique con el organizador del evento o el sitio web antes de planificar cualquier evento próximo.

Herramienta de IA predice riesgo de cáncer en nódulos pulmonares vistos en tomografías computarizadas

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 25 May 2022
Print article
Imagen: Los investigadores utilizaron la IA para predecir el riesgo de cáncer de nódulos pulmonares (Fotografía cortesía de Pexels)
Imagen: Los investigadores utilizaron la IA para predecir el riesgo de cáncer de nódulos pulmonares (Fotografía cortesía de Pexels)

Los nódulos pulmonares aparecen como pequeñas manchas en los pulmones en las imágenes de tórax. Se han convertido en un hallazgo mucho más común a medida que la TC ha ganado preferencia sobre las radiografías para obtener imágenes de tórax. Un nuevo estudio ha encontrado que una herramienta de inteligencia artificial (IA) puede asistir a los médicos a predecir el riesgo de cáncer en los nódulos pulmonares vistos en la TC.

Investigadores de la Universidad de Pensilvania (Pennsylvania, PA, EUA) evaluaron una herramienta de diagnóstico asistido por computadora basada en IA, desarrollada por Optellum Ltd. (Oxford, Reino Unido), para ayudar a los médicos a evaluar los nódulos pulmonares en la TC de tórax. Si bien las TC muestran muchos aspectos del nódulo, como el tamaño y las características de los bordes, la IA puede profundizar aún más.

En el estudio, seis radiólogos y seis neumólogos hicieron estimaciones del riesgo de malignidad de los nódulos utilizando solo datos de imágenes de TC. También hicieron recomendaciones de manejo como la vigilancia por TC o un procedimiento de diagnóstico para cada caso sin y con la herramienta de IA. En el estudio se utilizaron un total de 300 tomografías computarizadas de tórax de nódulos pulmonares indeterminados. Los investigadores definieron nódulos indeterminados como aquellos entre 5 y 30 milímetros de diámetro. Su análisis mostró que el uso de la herramienta de IA mejoró la estimación del riesgo de malignidad de nódulos en la TC de tórax. También mejoró el acuerdo entre los diferentes lectores tanto para la estratificación del riesgo como para las recomendaciones de manejo. El modelo parece funcionar igualmente bien en la TC de diagnóstico y en la TC de detección de dosis baja, aunque se necesitan más estudios antes de que la herramienta de IA pueda usarse en la clínica.

"Un nódulo podría aparecer en entre el 5 % y el 8 % de las radiografías de tórax", dijo el autor principal del estudio, MD, director de investigación clínica en la sección de Neumología Intervencionista y Oncología Torácica de la Facultad de Medicina Perelman de la Universidad de Pensilvania en Filadelfia. “La TC de tórax es una prueba tan sensible que verá un pequeño nódulo en más de un tercio a la mitad de los casos. La IA puede analizar conjuntos de datos muy grandes para generar patrones únicos que no se pueden ver a simple vista y que terminan siendo predictivos de la malignidad”.

“Los lectores juzgan maligno o benigno con un nivel razonable de precisión en base a las imágenes solas, pero cuando combina la interpretación clínica con el algoritmo de IA, el nivel de precisión mejora significativamente”, agregó el Dr. Vachani. “El nivel de mejora sugiere que esta herramienta tiene el potencial de cambiar la forma en que juzgamos el cáncer en comparación con el benigno y, con suerte, mejorar la forma en que manejamos a los pacientes. Hemos dado el primer paso aquí y hemos demostrado que la toma de decisiones es mejor si la herramienta de IA se incorpora a la práctica de radiología o neumología. El siguiente paso es tomar la herramienta y realizar algunos ensayos prospectivos en los que los médicos utilicen la herramienta de IA en un entorno del mundo real. Estamos en el proceso de diseñar esos ensayos”.

Enlaces relacionados:
Universidad de Pensilvania  
Optellum Ltd.


Print article
CIRS -  MIRION
Radcal

Canales

Radiografía

ver canal
Imagen: qTrack es una plataforma de gestión de salud pulmonar completa (Fotografía cortesía de Qure AI)

Sistemas de RD portátiles integrados con IA de rayos X de tórax automatizados mejoran las capacidades de diagnóstico

MinXray, Inc. (Northbrook, IL, EUA) ha mejorado aún más las capacidades de diagnóstico de sus sistemas de radiografía digital con la incorporación de la solución... Más

RM

ver canal
Imagen: Un solo escaneo cerebral puede diagnosticar la enfermedad de Alzheimer (Fotografía cortesía de Colegio Imperial)

Sistema de aprendizaje automático basado en resonancia magnética diagnostica la enfermedad de Alzheimer con un solo escáner cerebral

La enfermedad de Alzheimer es la forma más común de demencia, y aunque la mayoría de las personas con Alzheimer la desarrollan después de los 65 años, las personas menores... Más

Ultrasonido

ver canal
Imagen: La IA se puede usar para identificar nódulos tiroideos benignos y reducir biopsias innecesarias (Fotografía cortesía de Pexels)

IA identifica nódulos tiroideos no cancerosos en imágenes de ultrasonido y reduce las biopsias

Los nódulos tiroideos son muy comunes. La biopsia por aspiración con aguja fina se utiliza para diagnosticar el cáncer de tiroides. Sin embargo, la mayoría de las biopsias producen... Más

TI en Imaginología

ver canal
Imagen: Cómo funciona el manejo de imágenes médicas de Nucleus.io (Fotografía cortesía de NucleusHealth)

Plataforma para el manejo de imágenes agiliza los planes de tratamiento

Un conjunto de soluciones de software del ecosistema de imágenes proporciona accesibilidad segura a las imágenes médicas, mejorando los flujos de trabajo y la atención a los pacientes. La plataforma... Más

Industria

ver canal
Imagen: La reunión anual de la RSNA es la conferencia de imágenes médicas más grandes del mundo (Fotografía cortesía de la RSNA)

La RSNA 2022 ve un aumento en las presentaciones de resúmenes antes de la reunión anual

La Sociedad Radiológica de América del Norte (RSNA, Oak Brook, IL, EUA) ha anunciado que se han presentado casi 10.400 resúmenes científicos y educativos para la 108.... Más
Copyright © 2000-2022 Globetech Media. All rights reserved.