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 hp
Ingresar
Publique su anuncio con nosotros
GLOBETECH PUBLISHING LLC

Deascargar La Aplicación Móvil




Modelo de IA identifica fracturas por compresión vertebral en radiografías de tórax

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 30 Sep 2024
Print article
Imagen: El Annalise Enterprise CXR  puede detectar hasta 124 hallazgos en radiografías de tórax en segundos (foto cortesía de Annalise.ai)
Imagen: El Annalise Enterprise CXR puede detectar hasta 124 hallazgos en radiografías de tórax en segundos (foto cortesía de Annalise.ai)

Un nuevo estudio ha validado la eficacia de un modelo de inteligencia artificial (IA) en la detección de fracturas por compresión vertebral en radiografías de tórax, con el potencial de identificar osteoporosis no diagnosticada y facilitar el tratamiento.

En este análisis retrospectivo, los investigadores examinaron una cohorte consecutiva de 596 radiografías de tórax de cuatro hospitales estadounidenses entre 2015 y 2021 para evaluar el rendimiento del modelo de IA Annalise Enterprise CXR Triage Trauma, desarrollado por Annalise.ai (Haymarket, NSW, Australia). Cada radiografía incluía vistas frontales (anteroposterior o posteroanterior) y laterales, que fueron revisadas por hasta tres radiólogos torácicos para llegar a un consenso sobre la presencia de fracturas por compresión vertebral. Luego, el modelo de IA procesó los casos y se realizó una revisión posterior de las historias clínicas para identificar los códigos de diagnóstico de la CIE-10 relacionados con la osteoporosis y el uso de medicamentos para la osteoporosis durante el período del estudio, con un año adicional de seguimiento.

Los hallazgos, publicados en Journal of the American College of Radiology, revelaron que el modelo de IA completó con éxito la inferencia en 595 de los 596 casos (99,8%), incluidos 272 casos positivos y 323 casos negativos. El modelo de IA demostró un sólido desempeño, logrando un área bajo la curva ROC de 0,955 (IC del 95%: 0,939 a 0,968), con una sensibilidad del 89,3% (IC del 95%: 85,7 a 92,7%) y una especificidad del 89,2% (IC del 95%: 85,4 a 92,3%). Entre los 236 casos verdaderos positivos (fracturas por compresión vertebral correctamente identificadas) con datos de la historia clínica disponibles, solo 86 (36,4%) tenían un diagnóstico documentado de fractura por compresión vertebral y 140 (59,3%) tenían un diagnóstico de osteoporosis u osteopenia. Además, solo 78 (33,1 %) de estos pacientes estaban recibiendo medicamentos modificadores de la enfermedad para la osteoporosis. Los investigadores concluyeron que el uso automatizado del modelo de inteligencia artificial Annalise Enterprise CXR Triage Trauma podría desempeñar un papel importante en la identificación de pacientes con osteoporosis no diagnosticada que podrían beneficiarse de una intervención temprana y un tratamiento con medicamentos modificadores de la enfermedad.

Enlaces relacionados:
Annalise.ai

Ultrasound Imaging System
P12 Elite
New
Medical Radiographic X-Ray Machine
TR30N HF
Wall Fixtures
MRI SERIES
New
Digital Intelligent Ferromagnetic Detector
Digital Ferromagnetic Detector

Print article

Canales

RM

ver canal
Imagen: Una exploración porRM puede revelar la edad funcional del corazón (foto cortesía de 123RF)

Nueva técnica de resonancia magnética revela la verdadera edad del corazón

Las enfermedades cardíacas siguen siendo una de las principales causas de muerte en todo el mundo. Las personas con afecciones como diabetes u obesidad suelen experimentar un envejecimiento cardíaco... Más

Ultrasonido

ver canal
Imagen: la herramienta de ultrasonido pulmonar impulsada por IA superó a los expertos humanos en un 9 % en el diagnóstico de tuberculosis (Adobe Stock)

La ecografía pulmonar asistida por IA supera a expertos humanos en el diagnóstico de tuberculosis

A pesar de la disminución global de las tasas de tuberculosis (TB) en años anteriores, su incidencia aumentó un 4,6% entre 2020 y 2023. La detección temprana y el diagnóstico rápido son elementos esenciales... 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.