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.

MedImaging

Deascargar La Aplicación Móvil
Noticias Recientes Radiografía RM Ultrasonido Medicina Nuclear Imaginología General TI en Imaginología Industria

IA puede predecir necesidad de TC en pacientes pediátricos después de una lesión cerebral traumática leve

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 12 Apr 2022
Print article
Imagen: Las redes neuronales profundas pueden predecir la necesidad de TC en lesiones cerebrales traumáticas leves pediátricas (Fotografía cortesía de Unsplash)
Imagen: Las redes neuronales profundas pueden predecir la necesidad de TC en lesiones cerebrales traumáticas leves pediátricas (Fotografía cortesía de Unsplash)

Solo el 10 % de las tomografías computarizadas revelan hallazgos positivos en lesiones cerebrales traumáticas leves, lo que genera preocupaciones sobre su uso excesivo en esta población. Se han desarrollado una serie de reglas clínicas para abordar este problema, pero aún sufren limitaciones en su especificidad. Los modelos de aprendizaje automático se han aplicado en estudios limitados para imitar las reglas clínicas; sin embargo, aún se necesitan mejoras adicionales en términos de sensibilidad y especificidad equilibradas. En un nuevo estudio, los investigadores descubrieron que las redes neuronales profundas se pueden usar para predecir la necesidad de una TC en lesiones cerebrales traumáticas leves pediátricas.

Para su estudio, los investigadores de la Universidad de Queensland (Brisbane, Australia) aplicaron un modelo de redes neuronales artificiales profundas (DANN) y un algoritmo de umbral de dureza de instancia para reproducir la regla clínica de la Red de Investigación Aplicada de Atención de Emergencias Pediátricas (PECARN) en una población pediátrica recopilada como parte del estudio PECARN entre 2004 y 2006. El modelo DANN se aplicó utilizando 14.983 pacientes menores de 18 años con puntajes de la escala de coma de Glasgow ≥ 14 que tenían informes de TC de la cabeza. Las características clínicas de las reglas PECARN, PECARN-A (grupo A, edad < 2 años) y PECARN-B (grupo B, edad ≤ 2 años), se utilizaron para evaluar directamente el modelo. La exactitud, la sensibilidad, la precisión y la especificidad promedio se calcularon comparando el resultado de predicción del modelo con el informado por los investigadores de PECARN. El umbral de dureza de la instancia y el modelo DANN se aplicaron para predecir la necesidad de TC en pacientes pediátricos utilizando una validación cruzada quíntuple.

Con base en los hallazgos, los investigadores concluyeron que un modelo DANN logró una sensibilidad comparable y una especificidad sobresaliente para replicar la regla clínica PECARN y predecir la necesidad de TC en pacientes pediátricos después de una lesión cerebral traumática leve en comparación con la regla clínica original derivada estadísticamente.

Enlaces relacionados:
Universidad de Queensland  

Miembro Oro
Solid State Kv/Dose Multi-Sensor
AGMS-DM+
PACS Workstation
CHILI Web Viewer
Computed Tomography (CT) Scanner
Aquilion Serve SP
New
1.5T MRI System
uMR 670

Print article

Canales

Radiografía

ver canal
Imagen: El modelo de IA podría ser un valioso complemento de los radiólogos humanos en los diagnósticos de cáncer de mama y la predicción de riesgos (foto cortesía de 123RF)

Un modelo de IA predice el riesgo de cáncer de mama a 5 años a partir de mamografías

Se predice que aproximadamente el 13 % de las mujeres estadounidenses, o una de cada ocho, desarrollarán cáncer de mama invasivo a lo largo de su vida, y 1 de cada 39 mujeres (3 %) sucumbirá... Más

RM

ver canal
Imagen: Dos ensayos clínicos están transformando la forma en que se maneja el cáncer de próstata en todo el mundo (foto cortesía de 123RF)

La resonancia magnética mejora el diagnóstico y el tratamiento del cáncer de próstata

El cáncer de próstata es uno de los principales tipos de cáncer entre los hombres. Los casos sospechosos de cáncer de próstata generalmente se identifican mediante una... Más

Medicina Nuclear

ver canal
Imagen: El sistema de IA utiliza imágenes de gammagrafía para el diagnóstico temprano de amiloidosis cardíaca (Fotografía cortesía de 123RF)

Sistema de IA detecta de forma automática y confiable amiloidosis cardíaca mediante imágenes de gammagrafía

La amiloidosis cardíaca, una afección caracterizada por la acumulación de depósitos anormales de proteínas (amiloide) en el músculo cardíaco, afecta gravemente... 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

Industria

ver canal
Imagen: El director ejecutivo de Samsung Medison, el Sr. Yongkwan Kim y el director ejecutivo de Bracco Imaging, el Dr. Fulvio Renoldi Bracco, respaldaron un acuerdo de MoU (Fotografía cortesía de Bracco Group)

Samsung y Bracco firman nuevo acuerdo de tecnología de ultrasonido de diagnóstico

Samsung Medison (Seúl, Corea del Sur) y Bracco Imaging (Milán, Italia) han firmado un Memorando de Entendimiento (MoU) para ser pioneros en una nueva área de dispositivos de diagnóstico... Más