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




Eventos

02 jun 2026 - 04 jun 2026
17 jun 2026 - 19 jun 2026

Sistema de IA diferencia la COVID-19 de la influenza y otras enfermedades respiratorias en menos de tres segundos

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 09 Nov 2020
Ilustración
Ilustración
Un sistema nuevo de inteligencia artificial (IA) puede ayudar a los médicos a diferenciar la COVID-19 de la gripe y otras enfermedades respiratorias, en menos de tres segundos.

El sistema de inteligencia artificial desarrollado por científicos de la Universidad de Tsinghua (Beijing, China) identifica las diferencias en las tomografías computarizadas de los pacientes para diferenciar con exactitud entre estas enfermedades. En medio de la inminente temporada de influenza y la creciente amenaza de una segunda ola de infecciones por COVID-19 en todo el mundo, el sistema de inteligencia artificial permitirá a los trabajadores de la salud diferenciar entre las dos enfermedades respiratorias con síntomas similares.

Los investigadores desarrollaron y evaluaron el sistema de diagnóstico COVID-19 basado en aprendizaje profundo utilizando datos multicéntricos de clases múltiples, que incluyeron 11.356 tomografías computarizadas de 9.025 individuos entre los que se encontraban pacientes de COVID-19, neumonía adquirida en la comunidad (NAC), influenza y no neumonía. Los sujetos con NAC incluidos en la base de datos eran todos NAC no virales. En una tarea de diagnóstico de clases múltiples tan difícil, el sistema basado en la red neuronal convolucional profunda pudo lograr un área bajo la curva característica de funcionamiento del receptor (AUC) del 97,81% para la clasificación multidireccional en la cohorte de prueba de 3.199 exámenes, AUC de 92,99% y 93,25% en dos conjuntos de datos disponibles públicamente, CC-CCII y MosMedData respectivamente. En un estudio de lectores que involucró a cinco radiólogos, el sistema de inteligencia artificial superó a todos los radiólogos en la tareas más desafiantes a una velocidad de dos órdenes de magnitud por encima de ellos.

En general, el sistema de inteligencia artificial se validó de manera integral en grandes conjuntos de datos de clases múltiples con un mayor desempeño diagnóstico que los expertos humanos para el diagnóstico de la COVID-19. A diferencia de los enfoques clásicos de aprendizaje profundo de caja negra, al visualizar el sistema de inteligencia artificial y aplicar el análisis radiómico, puede decodificar la representación efectiva de COVID-19 en las imágenes de TC y potencialmente conducir al descubrimiento de nuevos biomarcadores. Los radiólogos pueden realizar un diagnóstico individualizado de la COVID-19 con el sistema de inteligencia artificial, lo que agrega una nueva fuerza impulsora a la lucha contra la propagación global del brote.

Enlace relacionado:
Universidad de Tsinghua

Miembro Oro
SISTEMA DE RECOLECCIÓN Y TRANSPORTE
PurSafe Plus®
KIT DE PRUEBA POC PARA H.PYLORI
Hepy Urease Test
Hemodynamic System Monitor
OptoMonitor
Miembro Oro
ENSAYO INMUNOCROMATOGRÁFICO
CRYPTO Cassette

Canales

Diagnóstico Molecular

ver canal
Imagen: el dispositivo de diagnóstico puede indicar cómo responden los tumores cerebrales mortales al tratamiento con un simple análisis de sangre (fotografía cortesía de UQ)

Dispositivo de diagnóstico predice respuesta al tratamiento de tumores cerebrales mediante análisis sanguíneo

El glioblastoma es uno de los tipos más mortales de cáncer cerebral, en gran parte porque los médicos no cuentan con un método fiable para determinar la eficacia de los tratamientos... Más

Inmunología

ver canal
Imagen: las células tumorales circulantes aisladas de muestras de sangre podrían ayudar a guiar las decisiones sobre inmunoterapia (fotografía cortesía de Shutterstock)

Análisis de sangre identifica pacientes con cáncer pulmonar beneficiarios de fármaco de inmunoterapia

El cáncer de pulmón de células pequeñas (CPCP) es una enfermedad agresiva con opciones de tratamiento limitadas, e incluso las inmunoterapias recientemente aprobadas no benefician... Más

Microbiología

ver canal
Imagen: nueva evidencia sugiere que los desequilibrios en el microbioma intestinal pueden contribuir a la aparición y progresión del deterioro cognitivo leve y la enfermedad de Alzheimer (fotografía cortesía de Adobe Stock)

Nuevo estudio identifica características del microbioma intestinal asociadas con enfermedad de Alzheimer

La enfermedad de Alzheimer afecta a aproximadamente 6,7 millones de personas en Estados Unidos y a casi 50 millones en todo el mundo; sin embargo, el deterioro cognitivo temprano sigue siendo difícil de... Más
Copyright © 2000-2026 Globetech Media. All rights reserved.