¿Puede la inteligencia artificial leer rayos X?

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¿Puede la inteligencia artificial leer rayos X?







      


        
Por Robert Preidt

        


          Reportero de HealthDay

        

      

      


        
MIÉRCOLES, 23 de enero de 2019 (HealthDay News) - Un sistema de inteligencia artificial (AI) puede analizar las radiografías de tórax y detectar a los pacientes que deben recibir atención inmediata, informan los investigadores.

        
El sistema también podría reducir los retrasos en los hospitales algún día. Según los investigadores, las radiografías de tórax representan el 40 por ciento de todas las imágenes de diagnóstico en todo el mundo y puede haber grandes retrasos.

        
"En la actualidad, no hay formas sistemáticas y automatizadas de clasificar las radiografías de tórax y llevar a aquellos con hallazgos críticos y urgentes a la cima de la lista de informes", explicó el coautor del estudio, Giovanni Montana. Anteriormente es miembro de King's College London y ahora está en la Universidad de Warwick en Coventry, Inglaterra.

        
Montana y sus colegas utilizaron más de 470,300 radiografías de tórax en adultos para desarrollar un sistema de IA que podría identificar resultados inusuales.

        
El desempeño del sistema al priorizar los rayos X se evaluó en una simulación utilizando un conjunto separado de 15,887 rayos X de tórax. Toda la información de identificación se eliminó de los rayos X para proteger la privacidad del paciente.

        
Según los investigadores, el sistema fue altamente preciso en la distinción entre anomalías anormales y radiografías de tórax normales. Las simulaciones mostraron que con el sistema de AI, los hallazgos críticos recibieron la opinión de un radiólogo experto en un promedio de 2,7 días, en comparación con un promedio de 11,2 días en la práctica real.

        
Los resultados del estudio fueron publicados el 22 de enero en la revista. Radiología.

        
"Los resultados iniciales que se reportan aquí son emocionantes ya que demuestran que un sistema de inteligencia artificial puede ser entrenado exitosamente usando una gran base de datos de datos radiológicos adquiridos de manera rutinaria", dijo Montana en un comunicado de prensa de la revista.

        
"Con una nueva validación clínica, se espera que esta tecnología reduzca la carga de trabajo de un radiólogo en una cantidad significativa al detectar todos los exámenes normales, por lo que se puede dedicar más tiempo a aquellos que requieren más atención", agregó.

        
Los investigadores dijeron que el siguiente paso es probar una cantidad mucho mayor de rayos X y realizar un estudio multicéntrico para evaluar el rendimiento del sistema de inteligencia artificial.

      

      


        


          WebMD Noticias de HealthDay

        

        

          
Fuentes

          
FUENTE:Radiología, comunicado de prensa, 22 de enero de 2019

        

        

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FUENTE ORIGINAL DEL ARTICULO LOS MEJORES SITIOS DE SALUD
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