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
GLOBETECH PUBLISHING LLC

Deascargar La Aplicación Móvil




Sistema de IA confirma posición del tubo traqueal en radiografías de tórax

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 26 Sep 2023
Print article
Imagen: El sistema de IA identifica el tubo endotraqueal colocado incorrectamente en las radiografías de tórax (Fotografía cortesía de Lunit)
Imagen: El sistema de IA identifica el tubo endotraqueal colocado incorrectamente en las radiografías de tórax (Fotografía cortesía de Lunit)

La evaluación oportuna y precisa de las radiografías de tórax para verificar la colocación de los tubos endotraqueales (TET) es crucial para realizar ajustes inmediatos si es necesario. Se ha descubierto que un sistema de inteligencia artificial (IA) impulsado por aprendizaje profundo (DL) es eficaz para detectar TET colocados incorrectamente a partir de radiografías de tórax tomadas inmediatamente después de insertar el TET o después del ingreso a la UCI.

Investigadores del Hospital Universitario Nacional de Seúl (Seúl, Corea) realizaron un estudio para evaluar el desempeño de un sistema comercial de inteligencia artificial basado en DL de Lunit (Seúl, Corea) para determinar la presencia y ubicación de TET en radiografías de tórax. Examinaron tres muestras separadas de pacientes de dos centros médicos diferentes. La primera muestra estuvo compuesta por 539 radiografías de tórax de 505 pacientes (293 hombres y 212 mujeres, edad promedio 63) tomadas inmediatamente después de la colocación del TET entre enero y marzo de 2020 en la institución A. La segunda muestra involucró 637 radiografías de 304 pacientes de la UCI ( 158 hombres y 147 mujeres, edad promedio 63) en la misma institución, tomadas del 1 al 3 de enero de 2020. La tercera muestra estuvo compuesta por 546 radiografías de 83 pacientes de UCI (54 hombres y 29 mujeres, edad promedio 70) en la institución B, tomadas del 1 al 20 de enero de 2020.

El sistema de IA comercial basado en DL de Lunit se utilizó para detectar la presencia del TET y medir la distancia desde la punta del TET hasta la carina (TCD). Los lectores humanos establecen el estándar para la colocación adecuada del TET como una TCD de entre 3 cm y 7 cm. La colocación de un TET "crítico" se clasificó por separado como una punta del TET ubicada debajo de la carina o una TCD igual o menor a 1 cm. Sorprendentemente, el sistema de IA mostró un rango de sensibilidad del 99,2 al 100 % para identificar la presencia de TET y un rango de especificidad del 94,5 al 98,7 % en las tres muestras de pacientes de las dos instituciones. Para la colocación inadecuada del TET, mostró una sensibilidad del 72,5 al 83,7 % y una especificidad del 92,0 al 100 %. Para detectar la posición crítica del TET, el sistema logró una sensibilidad del 100 % en todas las muestras y un rango de especificidad del 96,7 al 100 %.

"La identificación automatizada por IA de la colocación inadecuada del TET en la radiografía de tórax puede permitir un reposicionamiento más temprano y, por lo tanto, reducir las complicaciones", afirmó Eui Jin Hwang, MD, PhD, del departamento de radiología del Hospital Universitario Nacional de Seúl.

Enlaces relacionados:
Lunit  
Hospital Universitario Nacional de Seúl

Proveedor de oro
Ultrasound System
FUTUS LE
New
Proveedor de oro
Electrode Solution and Skin Prep
Signaspray
New
Ferromagnetic Hand-Held Detector
FerrAlert Target Scanner
New
Radiology System
Riviera SPV AT

Print article
Radcal

Canales

RM

ver canal
Imagen: Los investigadores están utilizando radioterapia guiada por resonancia magnética que combina resonancia magnética diaria con radioterapia (Fotografía cortesía de Sylvester)

Técnica de IA rastrea automáticamente tumores en grandes conjuntos de datos de resonancia magnética para guiar tratamiento del glioblastoma en tiempo real

El tratamiento del glioblastoma, un cáncer cerebral agresivo y prevalente, implica el uso de radioterapia guiada por imágenes de tomografía computarizada. Si bien este método... Más

Ultrasonido

ver canal
Imagen: El nuevo parche de ultrasonido puede medir qué tan llena está la vejiga (Fotografía cortesía del MIT)

Parche de ultrasonido diseñado para monitorear la salud de la vejiga y riñones podría permitir diagnóstico más temprano del cáncer

La disfunción de la vejiga y los problemas de salud relacionados afectan a millones de personas en todo el mundo. Monitorear el volumen de la vejiga es crucial para evaluar la salud de los riñones.... Más

Medicina Nuclear

ver canal
Imagen: Un novedoso radiotrazador PET facilita la detección temprana y no invasiva de la EII (Fotografía cortesía de Karmanos)

Nuevo radiotrazador PET ayuda a detectar de forma temprana y no invasiva la enfermedad inflamatoria intestinal

La enfermedad inflamatoria intestinal (EII), que incluye la enfermedad de Crohn y la colitis ulcerosa, es una afección inflamatoria del tracto gastrointestinal que padecen aproximadamente a siete... Más

Imaginología General

ver canal
Imagen: La inteligencia artificial predice las respuestas a la terapia para el cáncer de ovario (Fotografía cortesía de 123RF)

Modelo de IA combina pruebas de sangre y análisis de TC para predecir respuesta a terapia en pacientes con cáncer de ovario

El cáncer de ovario afecta anualmente a miles de mujeres y muchos diagnósticos se producen en etapas avanzadas debido a síntomas tempranos sutiles. El carcinoma de ovario seroso de... Más

TI en Imaginología

ver canal
Imagen: La nueva Medical Imaging Suite hace que los datos de imágenes de atención médica sean más accesibles, interoperables y útiles (Fotografía cortesía de Google Cloud)

Nueva suite de imágenes médicas de Google Cloud hace los datos de imágenes médicas más accesibles

Las imágenes médicas son una herramienta fundamental que se utiliza para diagnosticar a los pacientes, y cada año se escanean miles de millones de imágenes médicas en... Más

Industria

ver canal
Imagen: Los asistentes pueden descubrir productos y tecnología innovadores en las Exhibiciones Técnicas de RSNA 2023 (Fotografía cortesía de RSNA)

Exposiciones técnicas RSNA 2023 ofrecerá innovaciones en IA, impresión 3D y más

La 109.ª Asamblea Científica y Reunión Anual de la Sociedad Radiológica de América del Norte (RSNA, Oak Brook, IL, EUA), que se celebrará en Chicago del 26 al 30... Más
Copyright © 2000-2023 Globetech Media. All rights reserved.