Crean método que permite la lectura de rayos X con IA
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Crean método que permite la lectura de rayos X con IA

Los desarrolladores de esta técnica esperan que en el futuro, la lectura de rayos X por computador facilite las intervenciones quirúrgicas o el tratamiento de lesiones óseas

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Para la medicina actual, los rayos X hacen parte de las herramientas usuales y necesarias para emitir ciertos diagnósticos. A pesar de que es un elemento indispensable que compite con otras técnicas de diagnóstico, la interpretación de las imágenes obtenidas solo puede realizarlas un profesional de la salud. Estas limitaciones quedarían en el pasado, si se pone en práctica un método desarrollado por expertos en inteligencia artificial (IA) que enseña a computadores, la lectura de rayos X.

Este nuevo logro médico-científico fue alcanzado por investigadores del Laboratorio Nacional del Noroeste del Pacífico (PNNL, en inglés) y la organización benéfica SIGN Fracture Care, pionera en la atención ortopédica y el diseño innovador de implantes que aceleran la curación sin necesidad de máquinas de rayos X de quirófano en tiempo real. De acuerdo con una publicación realizada en la revista JMAI (Journal of Medical Artificial Intelligence), este nuevo método pudo desarrollarse gracias a la base de datos quirúrgica de SIGN, conocida como SOSD, que agrupa más de 125.000 casos con 500.000 imágenes asociadas, considerada como una de las más grandes a nivel mundial.

El inmenso volumen de información permitió a los científicos del PNNL diseñar una herramienta computacional para mejorar el rendimiento analítico de las radiografías y mejorar la precisión de los datos introducidos por los especialistas utilizando técnicas de visión computarizada. Según los expertos, la tecnología mencionada ha mejorado dramáticamente en los últimos años debido a los avances en las arquitecturas de aprendizaje profundo. En particular, las redes neuronales convolucionales (redes artificiales) pueden aprender representaciones jerárquicas directamente de las imágenes sin depender de características manuales. En este proceso, cuanto más profunda sea la red neuronal, mayor será el nivel de abstracción de las características aprendidas resultantes.

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Rayos X: lectura computarizada reduce los fallos

Al diseñar técnicas de ‘deep learning’, los desarrolladores manejan un conjunto de imágenes que coinciden en tamaño y orientación, lo que facilita una primera parte del proceso de diseño. Sin embargo, en este caso se encontraron imágenes útiles que no se ajustaban a un estándar pero que debían ser incluidas. Al respecto, se menciona en el artículo que una de las mayores dificultades del proyecto era justamente la calidad y tamaño de las imágenes, ya que las radiografías digitales son una minoría y la mayoría de las imágenes son fotografías de radiografías de película.

Como primera etapa, se clasificaron las imágenes de la base de datos como radiografías por medio de un sistema de clasificación binario, creado específicamente para esta herramienta. Debido a que las radiografías tienden a tener un alto contraste y son en su mayoría en blanco y negro, las imágenes no radiográficas tienden a ser a todo color y tienen un contraste menos marcado fue necesaria la manipulación de imágenes para equilibrar mejor el espacio de color.

Esto produjo 5.151 radiografías y 3.994 imágenes no radiográficas para usarlas en el set de entrenamiento. De estas, el 10% de las imágenes fueron apartadas como un conjunto de validación para comprobar la precisión de nuestro modelo. Se creó un set de prueba que contenía 683 radiografías y 111 imágenes no radiográficas para examinar la capacidad de clasificación de nuestro modelo en imágenes inalteradas dentro de la base de datos que almacena los rayos X.

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En una segunda parte de la iniciativa, el objetivo principal fue detectar el número y la ubicación de los implantes quirúrgicos (tornillos, clavos y placas) en las radiografías. Esto se logró con un aplicativo especial que enseña a la máquina a reconocer los implantes quirúrgicos y a ignorar los errores humanos en las imágenes (como dedos u otras marcas que quedan en los rayos X). El modelo de IA aprendió a identificar los elementos gracias al trabajo meticuloso con 300 radiografías.

rayos X 1
Imagen tomada del modelo de detección con IA. La máquina identifica con precisión los implantes quirúrgicos. Crédito: Pacific Northwest National Laboratory (PNNL).

En las conclusiones del artículo, los científicos mencionan que su modelo de inteligencia artificial trabajó con el modelo R-CNN ResNet-50, afinando sus habilidades para que se enfocara en la ágil detección de clavos, tornillos y placas quirúrgicas en rayos X. Los resultados de la herramienta de detección de objetos se utilizarán en futuros trabajos con el objetivo de sugerir parámetros quirúrgicos óptimos basados en el tipo y la ubicación de la fractura femoral utilizando la información sobre los resultados de los pacientes, cuya información esté disponible en la SOSD.

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Crean dispositivo que monitorea ictericia en recién nacidos

Investigadores en Japón presentaron un dispositivo portátil que se ajusta a la frente del bebé y facilita el monitoreo de la bilirrubina, entre otros datos

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Un equipo de investigadores en Japón presentó el primer dispositivo de tecnología vestible (wearable device) que monitorea con precisión la ictericia, una coloración amarillenta de la piel causada por niveles elevados de bilirrubina en la sangre que puede causar afecciones médicas graves en los recién nacidos. Este trastorno hepático puede ser tratado fácilmente con fototerapia y alimentación que descompone la bilirrubina para que sea excretada a través de la orina.

Sin embargo, la ictericia neonatal es una de las principales causas de muerte y daño cerebral en los bebés de los países de ingresos bajos y medios. Para resolver el delicado equilibrio de administrar la cantidad precisa de luz azul necesaria para contrarrestar los niveles exactos de bilirrubina, los investigadores han desarrollado el primer sensor portátil capaz de medir continuamente la bilirrubina.

Además de la detección de la bilirrubina, el dispositivo puede detectar simultáneamente la frecuencia del pulso y la saturación de oxígeno en sangre en tiempo real, lo que establece un monitoreo preciso de la condición de salud del recién nacido y ayuda a prevenir complicaciones que en otros casos pasan desapercibidas.

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¿Cómo funciona este dispositivo pionero para bebés?

El funcionamiento del dispositivo y la investigación que permitió el desarrollo de este instrumento se dieron a conocer en una publicación de Science Advances el pasado 3 de marzo. Este trabajo científico fue liderado por Hiroki Ota, profesor asociado de ingeniería mecánica en la Escuela de Postgrado de Integración de Sistemas de la Universidad Nacional de Yokohama, y Shuichi Ito, profesor del departamento de Pediatría de la Escuela de Postgrado de Medicina de la Universidad de la Ciudad de Yokohama.

Durante esta investigación, los expertos lograron miniaturizar el dispositivo inicial hasta alcanzar un tamaño cómodo para los bebés, puesto que cabe en la frente de los recién nacidos. A éste se le ha integrado un oxímetro de pulso con el que se pueden detectar fácilmente múltiples constantes vitales. Actualmente, los profesionales médicos utilizan bilirrubinómetros manuales para medir los niveles de bilirrubina, pero no existe un dispositivo que pueda medir simultáneamente la ictericia y las constantes vitales en tiempo real.

Teniendo en cuenta que la ictericia neonatal sucede en el 60% – 80% de los nacimientos, “la monitorización en tiempo real de la ictericia es fundamental para los cuidados neonatales. Las mediciones continuas de los niveles de bilirrubina pueden contribuir a mejorar la calidad de la fototerapia y el resultado de los pacientes”, manifestó Ota.

Sujetado a la frente del bebé por una interfaz de silicona, el dispositivo tiene una lente capaz de transmitir eficazmente las luces a la piel del neonato mediante diodos emisores de luz alimentados por baterías, conocidos comúnmente como LED.

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Fuente: Science Advances

Los investigadores probaron el dispositivo en 50 bebés, y descubrieron que, por el momento, no es lo suficientemente preciso como para ser utilizado en la toma de decisiones clínicas. Según Ota, reducirán el grosor y aumentarán la flexibilidad del dispositivo, además de mejorar la interfaz de silicona para facilitar un mejor contacto con la piel.

En el futuro, los investigadores planean desarrollar un enfoque de tratamiento combinado que empareje un bilirrubinómetro portátil con un dispositivo de fototerapia para optimizar la cantidad y la duración de la terapia de luz basada en mediciones continuas de los niveles de bilirrubina.

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Apps de pérdida de peso son efectivas para reducir obesidad

Los resultados de una exhaustiva investigación confirma que el monitoreo autónomo de la pérdida de peso y la actividad física ayuda a los pacientes con obesidad

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Los resultados de una nueva investigación evidenciaron que el monitoreo autónomo de la dieta, los niveles de actividad física y el peso con apps digitales de salud son útiles para los pacientes con obesidad o que están intentando perder peso. La revisión sistemática fue publicada en Obesity y sigue vigente para los especialistas, aún más cuando en 2020 la atención presencial se vio obligada a reducirse por la pandemia.

De acuerdo con los datos más recientes, los casos de obesidad a nivel mundial no mostraron ninguna reducción en 2020, puesto que la patología ha triplicado sus casos desde 1975 afirma la OMS. Las estadísticas según los Centros de Control y Prevención de Enfermedades (CDC), la prevlaencia de la obesidad se incrementó del 30.5% en 1999–2000 al 42.4% en 2017–2018.

Las personas con sobrepeso u obesidad pueden reducir su riesgo general de mortalidad si pierden peso. La pérdida de peso también reduce el riesgo de cáncer, síndrome metabólico y otras afecciones. Un informe de los CDC de 2018 encontró que en 2013-2016, el 66,7% de los adultos con obesidad intentaron perder peso.

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¿Cómo las apps son nuevos aliados para los pacientes con obesidad?

Los investigadores a cargo adelantaron una revisión sistemática de 39 ensayos que utilizaron el autocontrol digital con apps y otras tecnologías durante 12 o más semanas de intervenciones de pérdida de peso en personas con obesidad o sobrepeso. Los participantes utilizaron las siguientes tecnologías de salud digital para gestionar la pérdida de peso:

  • Páginas web: 66%
  • Apps: 33%
  • Dispositivos portátiles: 16%
  • Balanzas electrónicas: 12%.
  • Textos SMS: 12%
  • Asistentes digitales personales: 3%
  • Tecnología de respuesta vocal interactiva: 3%.

En total, el equipo observó 67 permutaciones diferentes de autocontrol digital en los estudios. En 48 (72%) se realizó un seguimiento del peso.

En general, el 74% de las intervenciones, incluido el autocontrol digital con apps, se correlacionaron positivamente con la pérdida de peso. La asociación con la pérdida de peso no varió mucho entre el tipo de monitoreo autónomo, como la dieta, el ejercicio, el peso o una combinación de estos.

“Sin embargo, una mayor duración de la intervención atenuó esta relación, lo que sugiere que el autocontrol puede ser menos eficaz para la pérdida de peso con el tiempo, ya sea porque el compromiso disminuye o porque las tasas de pérdida de peso se ralentizan a pesar de grados similares de compromiso”, escriben los autores del estudio.

Tal afirmación se deriva de lo siguiente: las personas que participaron en el autocontrol durante las intervenciones de pérdida de peso de corta duración (menos de 12 meses) tuvieron un 84% de éxito, en comparación con las que siguieron intervenciones de pérdida de peso de más larga duración (más de 12 meses), que tuvieron un 47% de éxito en la pérdida de peso.

Los investigadores observaron mayores tasas de compromiso con la tecnología digital pasiva, como las básculas electrónicas, que con la tecnología activa, como las aplicaciones que requieren que las personas introduzcan los números manualmente.

“Este proceso de autorregulación de la recogida de datos y la recepción de comentarios permite a los individuos identificar los comportamientos que deben cambiar y, al hacerlo, pueden acercarse a sus objetivos de salud”, expresó Dr. Michele L. Patel, líder del estudio.

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Método detecta complicaciones de la diabetes en la piel

Un equipo de investigadores creó una nueva técnica que puede medir las alteraciones dermatológicas por diabetes combinando técnicas de alta precisión

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Un equipo de investigadores que llevó a cabo un estudio sobre los cambios dermatológicos que sufren los pacientes con diabetes, terminó diseñando un método que detecta alteraciones aún en etapas iniciales de la enfermedad. La novedad científica se conoció en la publicación más reciente de IEEE Transactions on Medical Imaging.

De acuerdo con sus desarrolladores, la técnica funciona con tecnología emergente basada en la fotónica, soluciones innovadoras en el aprendizaje automático y características fisiológicas definitivas. A partir de ahí, se presenta un enfoque de diagnóstico que logra encontrar complicaciones en la piel de afectados con diabetes mellitus. Como explican en su artículo, el envejecimiento y la diabetes provocan la glicación de las proteínas y causan la disfunción de los tejidos que contienen colágeno.

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Este método combina tecnologías de alta precisión

La imagen hiperespectral es una técnica que une la imagen convencional y la espectroscopia. Esta técnica se ha convertido en una herramienta de obtención de imágenes que puede utilizarse en medicina y en otras industrias. Este método fue potenciado con detección de la polarización óptica, una técnica que permite evaluar a distancia los cambios estructurales en el interior del objeto que no se ven con las imágenes hiperespectrales convencionales y la implementación de algoritmos de redes neuronales para un procesamiento de imágenes en tiempo real.

Con el método desarrollado, los médicos y especialistas pueden identificar cambios tempranos en la microcirculación sanguínea de la piel y en la estructura de la piel de pacientes con diabetes. Según uno de los integrantes del equipo desarrollador, Dr. Alexander Bykov, Se ha observado que los pacientes diabéticos presentan un aumento del contenido sanguíneo de la piel y, al mismo tiempo, una reducción del nivel de oxígeno en comparación con el grupo de control de voluntarios sanos. También se ha evidenciado que los pacientes con la enfermedad presentan un mayor índice de polarización, fenómeno atribuido a las alteraciones de colágeno.

metodo diabetes en piel
Fuente: IEEE Transactions on Medical Imaging.

El dispositivo puede medir a distancia mapas espaciales del nivel de oxígeno en la sangre, el contenido sanguíneo y evaluar los cambios en la estructura del colágeno de la piel. De esta forma, los tratantes pueden detectar los daños causados por los altos niveles de de glucosa en sangre y reducir el número de individuos afectados con úlcera del pie diabético, afectación que se produce entre el 2% y 6% de individuos con diabetes tipo 1 y tipo 2.

Dentro de las ventajas de este método, los investigadores señalan las mejoras en los diagnósticos, la alta resolución, el ser no invasivo y su bajo costo. Al obtener las imágenes de los pacientes, los médicos contarán con la capacidad de identificar a los pacientes con mayor riesgo de padecer el síndrome del pie diabético y evaluar las zonas de las extremidades inferiores más propensas al desarrollo de defectos ulcerosos.

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