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La inteligencia artificial (IA) puede diagnosticar la osteoporosis a partir de radiografías de cadera

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 27 May 2022
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Imagen: Un modelo de IA puede diagnosticar automáticamente la osteoporosis a partir de radiografías de la cadera (Fotografía cortesía de Pexels)
Imagen: Un modelo de IA puede diagnosticar automáticamente la osteoporosis a partir de radiografías de la cadera (Fotografía cortesía de Pexels)

Las personas con osteoporosis, una enfermedad esquelética que adelgaza y debilita los huesos, son susceptibles a las fracturas asociadas con la fragilidad ósea, resultando en una baja calidad de vida y una mayor mortalidad. La detección temprana de la osteoporosis con absorciometría de rayos X de energía dual (DXA) para evaluar la densidad mineral ósea, es una herramienta importante para el tratamiento oportuno que puede reducir el riesgo de fracturas. Sin embargo, la baja disponibilidad de los escáneres y el costo relativamente alto han limitado su uso para la detección y el seguimiento posterior al tratamiento. Por el contrario, la radiografía simple está ampliamente disponible y se usa con frecuencia para diversas indicaciones clínicas en la práctica diaria. A pesar de estos beneficios, se ha infrautilizado relativamente en el tratamiento de la osteoporosis porque el diagnóstico de la osteoporosis usando solamente rayos X es desafiante, incluso para un radiólogo experimentado. Ahora, un nuevo método que combina información de imágenes con inteligencia artificial (IA) puede diagnosticar la osteoporosis a partir de radiografías de la cadera y podría ayudar a acelerar el tratamiento de los pacientes antes de que ocurran las fracturas.

Investigadores del Hospital de la Universidad Nacional de Seúl (Seúl, Corea) desarrollaron un modelo que puede diagnosticar automáticamente la osteoporosis a partir de radiografías de la cadera. El método combina la radiómica, una serie de métodos de procesamiento y análisis de imágenes para obtener información de la imagen, con el aprendizaje profundo, un tipo avanzado de IA. El aprendizaje profundo se puede entrenar para encontrar patrones en imágenes asociadas con enfermedades.

Los investigadores desarrollaron el modelo de radiómica profunda utilizando casi 5.000 radiografías de cadera de 4.308 pacientes obtenidas durante más de 10 años. Desarrollaron los modelos con una variedad de características profundas, clínicas y de textura y luego los probaron externamente en 444 radiografías de cadera de otra institución. El modelo de radiómica profunda con características profundas, clínicas y de textura fue capaz de diagnosticar osteoporosis en radiografías de cadera con un desempeño diagnóstico superior al de los modelos que utilizan solo textura o solo características profundas, lo que permite el diagnóstico oportunista de la osteoporosis.

“Para los pacientes con dolor de cadera, los radiólogos a menudo evalúan solo los hallazgos de imágenes que pueden causar dolor, como fracturas, osteonecrosis y osteoartritis”, dijo el autor del estudio, Hee-Dong Chae, MD, del Departamento de Radiología del Hospital de la Universidad Nacional de Seúl. “Aunque las imágenes de rayos X contienen más información sobre la salud de los huesos y músculos del paciente, esta información a menudo se pasa por alto o se considera menos importante”.

“Nuestro estudio muestra que la detección oportunista de osteoporosis usando estas imágenes de rayos X es ventajosa, y nuestro modelo puede servir como una herramienta de clasificación que recomienda DXA en pacientes con alta sospecha de osteoporosis”, agregó el Dr. Chae.

Enlaces relacionados:
Hospital de la Universidad Nacional de Seúl  

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