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




Técnica de inteligencia artificial identifica casos de tuberculosis

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 09 May 2017
Imagen: Una radiografía de tórax de un paciente con TB activa, y una radiografía con una superposición de mapa de calor que muestra algunos de los resultados del análisis usando la inteligencia artificial (Fotografía cortesía de la RSNA).
Imagen: Una radiografía de tórax de un paciente con TB activa, y una radiografía con una superposición de mapa de calor que muestra algunos de los resultados del análisis usando la inteligencia artificial (Fotografía cortesía de la RSNA).
Los investigadores han encontrado que pueden utilizar una técnica de inteligencia artificial, llamada aprendizaje profundo, para identificar casos de tuberculosis en los exámenes de rayos X de tórax con una tasa de exactitud neta de 96%.
 
Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), alrededor de 1,8 millones de personas murieron de tuberculosis en 2016. Un simple examen radiológico de tórax puede ayudar a los radiólogos a identificar la enfermedad, pero muchos pacientes de tuberculosis viven en áreas remotas sin acceso a radiólogos expertos, que puedan interpretar las imágenes, y diagnosticar la enfermedad.
 
El estudio fue realizado por investigadores del Hospital Universitario Thomas Jefferson (TJUH, Filadelfia, PA, EUA), quienes entrenaron modelos de inteligencia artificial para identificar la TB en las radiografías de tórax. El objetivo de la investigación fue ayudar a la detección y evaluación de pacientes en áreas prevalentes de TB, que carecen de acceso a radiólogos. El estudio fue publicado en la edición digital del 25 de abril de 2017, de la revista Radiology.
 
Los investigadores usaron 1.007 exámenes de rayos X, de pacientes con y sin TB activa, para el estudio. Los conjuntos de datos múltiples de rayos X positivos para la TB y negativos para la TB, fueron usados para entrenar dos modelos diferentes de una Red Neural Convulsionada Profunda (DCNN, por sus siglas en inglés) llamados AlexNet y GoogLeNet. Los investigadores descubrieron que el modelo de Inteligencia Artificial (IA) de mejor desempeño fue cuando se usaron juntos AlexNet y GoogLeNet, lo que dio como resultado una exactitud neta del 96%.
 
El coautor del estudio, Paras Lakhani, MD en el TJUH, dijo: “Hay un tremendo interés en la inteligencia artificial, tanto dentro como fuera del campo de la medicina. Una solución de inteligencia artificial que pudiera interpretar las radiografías para detectar la presencia de TB de una manera rentable podría ampliar el alcance de la identificación y el tratamiento temprano en las naciones en desarrollo. La exactitud de los modelos de aprendizaje profundo es emocionante. La aplicabilidad para la TB es importante porque es una enfermedad para la cual tenemos opciones de tratamiento. Esperamos aplicarlo de forma prospectiva, en un entorno real. Una solución de inteligencia artificial que utiliza imágenes de tórax puede desempeñar un papel importante en la lucha contra la tuberculosis”.
 
Miembro Plata
X-Ray QA Meter
T3 AD Pro
X-Ray Illuminator
X-Ray Viewbox Illuminators
Computed Tomography System
Aquilion ONE / INSIGHT Edition
Portable X-ray Unit
AJEX140H

Canales

Radiografía

ver canal
Imagen: un algoritmo de aprendizaje profundo detecta los niveles de calcio en la arteria coronaria en tomografías computarizadas de tórax (foto cortesía de Adobe Stock)

IA detecta enfermedades cardíacas ocultas en TC de tórax existentes

El calcio en la arteria coronaria (CAC) es un indicador importante del riesgo cardiovascular, pero su evaluación suele requerir una tomografía computarizada (TC) especializada (gated) que... Más

RM

ver canal
Imagen: los investigadores utilizaron RM y pantalones inspirados en la NASA para mejorar las pruebas de esfuerzo y revelar problemas cardíacos ocultos (foto cortesía de UTA)

Nueva técnica de resonancia magnética revela problemas cardíacos ocultos

Las pruebas de esfuerzo tradicionales, realizadas en una máquina de resonancia magnética (RM), requieren que los pacientes permanezcan acostados, una posición que mejora artificialmente... Más

Ultrasonido

ver canal
Imagen: una nueva técnica de imágenes por ultrasonido médico para la monitorización en la cama del paciente podría conducir a una mejor atención al paciente (foto cortesía de Jennifer Mueller/CSU)

Nueva técnica de imágenes por ultrasonido permite el monitoreo en la UCI

La tomografía computarizada por ultrasonido (TCUS) presenta una alternativa más segura a técnicas de imagen como la tomografía computarizada por rayos X (comúnmente conocida... Más

Medicina Nuclear

ver canal
Imagen: El estudio de imágenes de cáncer de próstata tiene como objetivo reducir la necesidad de biopsias (foto cortesía de Shutterstock)

Nuevo enfoque de imagen podría reducir la necesidad de biopsias para monitorear el cáncer de próstata

El cáncer de próstata es la segunda causa principal de muerte por cáncer en hombres en Estados Unidos. Sin embargo, la mayoría de los hombres mayores diagnosticados con esta... Más

Imaginología General

ver canal
Imágenes de resultado positivo en examen de detección de colonografía por TC en un hombre asintomático de 67 años (foto cortesía de Radiology)

La colonografía por TC supera a la prueba de ADN en heces para la detección del cáncer de colon

Dado que el cáncer colorrectal sigue siendo la segunda causa principal de muertes relacionadas con el cáncer a nivel mundial, la detección temprana mediante pruebas de cribado es fundamental... Más
Copyright © 2000-2025 Globetech Media. All rights reserved.