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.

Presenta Sitios para socios Información LinkXpress hp
Ingresar
Publique su anuncio con nosotros
GLOBETECH PUBLISHING LLC

Deascargar La Aplicación Móvil




IA diagnostica enfermedad pulmonar analizando imágenes de rayos X

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 28 Apr 2023
Imagen: Una red neuronal puede buscar patologías pulmonares en imágenes de rayos X (Fotografía cortesía de Freepik)
Imagen: Una red neuronal puede buscar patologías pulmonares en imágenes de rayos X (Fotografía cortesía de Freepik)

Los investigadores han desarrollado una red neuronal que puede identificar patologías pulmonares en imágenes de rayos X y generar descripciones verbales concisas para acompañarlas. Actualmente, los médicos dedican varios minutos a recopilar estos subtítulos, pero la solución de inteligencia artificial (IA) reduce este tiempo a alrededor de 30 segundos cuando no se necesita una revisión importante del texto. En la mayoría de los casos, el radiólogo simplemente necesita confirmar el diagnóstico sugerido, como fibrosis, agrandamiento del corazón o sospecha de tumor maligno, o la falta del mismo.

La solución de IA desarrollada por investigadores de Skoltech (Moscú, Rusia) emplea modelos de visión artificial y lingüística computacional de última generación, incluido GPT-3 pequeño, un precursor de los modelos ampliamente populares GPT-3.5 y GPT-4 accesibles a través de el bot ChatGPT. La red neuronal es entrenada con datos que consisten en pares de imagen y texto. Las posibles mejoras del sistema incluyen aplicarlo a resonancias magnéticas y tomografías computarizadas, integrar el aprendizaje activo y combinarlo con otra red neuronal para enfatizar visualmente las áreas de interés mencionadas en la leyenda. El aprendizaje activo se refiere a modelos que refinan sus predicciones al considerar los ajustes realizados por revisores humanos.

“Los modelos regulares simplemente clasifican, pero nuestra red neuronal aprovecha los modelos avanzados de visión artificial y lingüística informática para describir automáticamente las imágenes de rayos X en palabras”, dijo el científico investigador de Skoltech, Oleg Rogov. “Compilamos nuestro propio diccionario radiológico para hacer que el modelo sea más preciso, específicamente en lo que respecta a los términos radiológicos y su uso en los textos. Naturalmente, también reunimos una gran base de datos integrada de imágenes de rayos X para usar como datos de entrenamiento”, enfatizando que la red neuronal solo es “consciente” de aquellos diagnósticos que realmente pueden manifestarse en las radiografías de pulmón. El conjunto de entrenamiento fue equilibrado en términos de qué enfermedades están representadas.

Enlaces relacionados:
Skoltech  

Ultrasound Needle Guidance System
SonoSite L25
New
Digital Color Doppler Ultrasound System
MS22Plus
Multi-Use Ultrasound Table
Clinton
Post-Processing Imaging System
DynaCAD Prostate

Canales

Ultrasonido

ver canal
Imagen: la herramienta basada en ultrasonido NEOSONICS identifica de forma no invasiva los casos de meningitis infantil (foto cortesía de Newborn Solution)

Herramienta no invasiva basada en ultrasonido detecta con precisión la meningitis infantil

La meningitis, una inflamación de las membranas que rodean el cerebro y la médula espinal, puede ser mortal en bebés si no se diagnostica y trata a tiempo. Incluso con tratamiento, puede dejar daños permanentes,... Más

Medicina Nuclear

ver canal
Imagen: la herramienta de diagnóstico podría mejorar las decisiones de diagnóstico y tratamiento para pacientes con infecciones pulmonares crónicas (foto cortesía de SNMMI)

Nueva técnica de PET específica para bacterias detecta infecciones pulmonares difíciles de diagnosticar

Mycobacteroides abscessus es una micobacteria de rápido crecimiento que afecta principalmente a pacientes inmunodeprimidos y a personas con enfermedades pulmonares preexistentes, como fibrosis... Más

Imaginología General

ver canal
Imagen: un modelo de aprendizaje profundo basado en parches con un conjunto de datos de entrenamiento limitado para la segmentación de tumores hepáticos en TC con contraste (Yang et al. (2025), IEEE Access, 10.1109/Access.2025.3570728)

Modelo de IA segmenta con precisión tumores hepáticos a partir de tomografías computarizadas

El cáncer de hígado es el sexto tipo de cáncer más común en el mundo y una de las principales causas de muerte por cáncer. La segmentación precisa de los tumores hepáticos es crucial para el diagnóstico... 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
Copyright © 2000-2025 Globetech Media. All rights reserved.