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

Deascargar La Aplicación Móvil





Inteligencia artificial permite el análisis rápido de las imágenes de los pulmones en los pacientes con COVID-19

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 27 Apr 2020
Imagen: Radiografía de tórax de un paciente con neumonía por COVID-19, radiografía original (izquierda) y resultado con IA para neumonía (derecha) (Fotografía cortesía de UC San Diego Health)
Imagen: Radiografía de tórax de un paciente con neumonía por COVID-19, radiografía original (izquierda) y resultado con IA para neumonía (derecha) (Fotografía cortesía de UC San Diego Health)
Los radiólogos y los médicos de UC San Diego Health (San Diego, CA, EUA) utilizan inteligencia artificial (IA) para aumentar el análisis de imágenes de pulmón en un estudio de investigación clínica habilitado por Amazon Web Services (AWS). El objetivo es detectar rápidamente la neumonía y, por lo tanto, poder diferenciar mejor entre los pacientes con COVID-19 que probablemente necesiten más atención de apoyo en el hospital y aquellos que podrían ser seguidos de cerca en el hogar

Hasta ahora, la nueva capacidad de IA ha proporcionado a los médicos de UC San Diego Health una visión única de más de 2.000 imágenes. En un caso, a un paciente en el Departamento de Urgencias que no tenía ningún síntoma de COVID-19 le practicaron una radiografía de tórax por otras razones. Sin embargo, la lectura de IA de la radiografía indicó signos de neumonía temprana, que luego fue confirmada por un radiólogo. Como resultado, el paciente fue examinado para detectar la COVID-19 y se encontró que era positivo para la enfermedad.

Los investigadores de UC San Diego habían desarrollado inicialmente un algoritmo de aprendizaje automático que permite a los radiólogos usar IA para mejorar sus propias habilidades para detectar neumonía en las radiografías de tórax. Entrenado con 22.000 anotaciones por radiólogos humanos, el algoritmo superpone las radiografías con mapas codificados por colores que indican la probabilidad de neumonía. Más recientemente, los investigadores aplicaron este enfoque de IA a 10 radiografías de tórax, publicadas en revistas médicas, de cinco pacientes tratados en China y EUA para COVID-19. El algoritmo localizó consistentemente áreas de neumonía, a pesar del hecho de que las imágenes fueron tomadas en varios hospitales diferentes y variaron considerablemente en técnica, contraste y resolución. A continuación, el método de IA se implementó en UC San Diego Health en un estudio de investigación clínica que permite a cualquier médico o radiólogo obtener una estimación inicial sobre la probabilidad de que un paciente tenga neumonía en cuestión de minutos, en el punto de atención. Los investigadores creen que las radiografías de tórax son más baratas, el equipo es más portátil y más fácil de limpiar, y los resultados se obtienen más rápidamente que con muchos otros diagnósticos.

“Ahí es donde las imágenes pueden jugar un papel importante. Podemos clasificar rápidamente a los pacientes al nivel adecuado de atención, incluso antes de que se confirme oficialmente un diagnóstico de COVID-19”, dijo Albert Hsiao, MD, PhD, profesor asociado de radiología en la Facultad de Medicina de la Universidad de California en San Diego y radiólogo en UC San Diego Health.

“A medida que nos preparamos para un aumento potencial de los pacientes con COVID-19, no solo las habitaciones de los pacientes y los suministros pueden ser limitados, sino también la capacidad del médico y del personal”, dijo Christopher Longhurst, MD, director de información y director médico asociado de UC San Diego Health. “Por lo tanto, es tremendamente útil contar con herramientas que permitan a los médicos que no tienen tanta experiencia como los radiólogos en la lectura de rayos X, tener una idea rápida de lo que ven, especialmente los médicos de urgencias y de los hospitales de primera línea”.

Enlace relacionado:
UC San Diego Health

Miembro Platino
Analizador de coagulación automatizado
Hemolumi H6
Miembro Oro
SISTEMA DE EXTRACCIÓN DE ÁCIDOS NUCLEICOS
NEOS-96 XT
Automated Clinical Chemistry Analyzer
Envoy 500+
Manual Pipetting Aid
Pipette Controllers macro

Canales

Química Clínica

ver canal
Imagen: Investigadores del Departamento de Química de la Universidad de Aarhus han desarrollado y probado una nueva tecnología que puede identificar y medir la concentración de productos farmacéuticos en menos de 10 minutos. Hoy, este proceso lleva hasta una hora. Ese es un tiempo de espera crítico para los pacientes que sufren un derrame cerebral. (Crédito de la imagen: Universidad de Aarhus)

Prueba de sangre en el punto de atención podría acelerar decisiones terapéuticas en ictus agudo

Los minutos pueden marcar las decisiones de tratamiento en la atención de urgencia del ictus, especialmente cuando los médicos necesitan saber si un paciente está tomando anticoagulantes... Más

Diagnóstico Molecular

ver canal
Imagen: El citomegalovirus congénito puede pasar desapercibido en el nacimiento a pesar de los riesgos posteriores para la audición y el desarrollo (Crédito de la imagen: 123RF)

Cribado por PCR en saliva agrupada identifica CMV congénito no detectado por pruebas dirigidas

El citomegalovirus congénito (cCMV) puede estar presente en recién nacidos que parecen sanos y superan el cribado auditivo rutinario. La infección es una de las infecciones materno-fetales... Más

Inmunología

ver canal
Imagen: El ensayo utiliza gotas de sangre seca capilar para una recolección de muestras simple y escalable y se procesa en el instrumento GSP de Revvity, una plataforma de alto rendimiento utilizada en la detección de recién nacidos (Fotografía cortesía de Revvity).

Nueva prueba de autoanticuerpos busca detectar diabetes tipo 1 antes de la aparición de síntomas

La diabetes tipo 1 a menudo se reconoce por primera vez solo después de una destrucción sustancial de las células beta, y en ocasiones se presenta como cetoacidosis diabética. El cribado a gran escala... Más

Microbiología

ver canal
Imagen: La autorización también amplía el menú de pruebas de enfermedades infecciosas de QIAstat-Dx en los EE. UU., que ya incluye paneles para infecciones respiratorias y gastrointestinales, así como meningitis y encefalitis (Fotografía cortesía de Qiagen).

Panel molecular de una hora amplía pruebas de infecciones sanguíneas por patógenos gramnegativos

Las infecciones del torrente sanguíneo pueden progresar rápidamente y provocar sepsis, insuficiencia orgánica y muerte. En Estados Unidos, alrededor de 1,7 millones de adultos desarrollan... Más

Tecnología

ver canal
Imagen: Cartera de secuenciación SureSeq de próxima generación de OGT, diseñada para su uso con la línea Hamilton NGS STAR (Fotografía cortesía de Hamilton Company)

Nuevo flujo de automatización agiliza preparación de bibliotecas de NGS en laboratorios de alto volumen

La demanda de la secuenciación de nueva generación (NGS) sigue aumentando a medida que los laboratorios procesan volúmenes crecientes de muestras, pero la preparación de bibliotecas... Más
Copyright © 2000-2026 Globetech Media. All rights reserved.