Aplicación de la inteligencia artificial para mejorar el diagnóstico de enfermedades cardíacas y pulmonares

Según el último informe, científicos del Centro Australiano de Investigación en eSalud (AEHRC) de la Organización de Investigación Científica e Industrial de la Commonwealth (CSIRO) se centraron en la combinación óptima de codificadores y decodificadores al analizar imágenes de radiografías de tórax. Los resultados representaron un gran avance, con un aumento de la precisión diagnóstica de hasta un 26,9 %.

“La IA tiene el potencial de mejorar los servicios de salud y, en particular, de brindar un mejor apoyo a los profesionales de la salud ”, afirmó Aaron Nicolson, autor principal del estudio. Nicolson destacó que la capacidad de autoevaluar imágenes radiológicas podría reducir la carga de trabajo de los profesionales clínicos y facilitar una atención más eficiente al paciente.

El estudio no solo introduce la combinación de codificadores y decodificadores, sino que también utiliza un método de "inicio en caliente". Este método ayuda al modelo de IA a aplicar el conocimiento de la tarea anterior para mejorar el rendimiento al realizar la siguiente.

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Además, el estudio también demostró que la IA es capaz de identificar con precisión anomalías en los pulmones, como derrame pleural o daño pulmonar, lo que tiene gran importancia en la detección temprana de problemas de salud.

Este no solo representa un avance importante en el campo de la medicina, sino también una prueba del poder de la inteligencia artificial para resolver importantes desafíos sociales. De cara al futuro, la aplicación de la IA en la medicina promete traer consigo numerosos beneficios y oportunidades, especialmente en el diagnóstico de enfermedades cardíacas y pulmonares.

En 2019, Google desarrolló un modelo eficaz de aprendizaje profundo con 2763 tomografías computarizadas. Descubrieron que este sistema, impulsado por IA, podía detectar algunos tumores pulmonares microscópicos con el modelo AUC. El modelo fue seis veces más eficaz que los equipos de rayos X en casos en los que las imágenes previas no podían identificar la enfermedad, y tan eficaz como los equipos de rayos X cuando las imágenes sí la identificaban.

Así, con estos avances, para el campo médico, la combinación de inteligencia artificial e imágenes de rayos X no sólo es un gran avance sino también una poderosa herramienta para ayudar a mejorar la atención médica y reducir la presión laboral de los profesionales médicos.

Fuente: https://www.congluan.vn/dot-pha-trong-nganh-y-te-ung-dung-tri-tue-nhan-tao-de-cai-thien-chuan-doan-benh-tim-va-phoi-post274117.html