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Innovación

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.

Innovación

Llega a España un chaleco desfibrilador para evitar muertes por cardiopatías

Haciendo uso del chaleco desfibrilador portátil el Hospital de Sant Pau en Barcelona puso en en marcha un programa de protección a pacientes con riesgo de muerte súbita cardíaca.

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Desarrollan chaleco desfibrilador para evitar muertes por cardiopatías

Haciendo uso del chaleco desfibrilador portátil el Hospital de Sant Pau en Barcelona puso en en marcha un programa de protección a pacientes con riesgo de muerte súbita cardíaca. El dispositivo se coloca sobre la piel del paciente a modo de ropa y se conecta a un monitor que funciona con baterías. Con este chaleco se posibilita dar el alta a los pacientes antes de que superen la fase subaguda de la enfermedad, en la que no se ha establecido el riesgo de muerte súbita.

Es preciso decir, que en España no había una solución satisfactoria para hacer seguimiento a pacientes con cardiopatías. Otro dato para resaltar, es que cerca del 40% de los pacientes que usaron este dispositivo en Europa tuvieron una mejora en su estado clínico y no se requirió implantarles un desfibrilador definitivo tras recibir el tratamiento farmacológico adecuado, es decir, que evitaron someterse a la cirugía.

¿Cómo funciona el chaleco desfibrilador?

Cuando el paciente tiene el chaleco se puede monitorizar el musculo cardíaco del paciente de manera continúa y sin intervención de un médico especialista. Al detectar un cambio en el ritmo cardíaco el chaleco lanza un choque para restablecer el latido normal del corazón evitando arritmias malignas.

Actualmente, los pacientes que sufren arritmias cardiacas malignas (que pueden causar la muerte) no son dados de alta en el hospital a la espera de su evolución, durante la fase inicial de su enfermedad, hasta que se puede decidir sobre un desfibrilador quirúrgico definitivo. E incluso a los pacientes considerados de alto riesgo (aquellos que pueden sufrir un paro cardiaco fulminante) se les implanta el dispositivo de manera anticipada, pese a que su estado podría mejorar, siendo un procedimiento innecesario a largo plazo.

Finalmente, varias sociedades de cardiología de ese país respaldan la premisa de que  las terapias tradicionales para la prevención de la muerte súbita no ofrecen la suficiente protección. Según el Hospital Sant Pau, el chaleco permite reintegrar al paciente en su entorno domiciliario y laboral.

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Investigación Clínica

Herramienta informática detecta cardiopatías asociadas a la genética

Un equipo internacional ha creado un método informático que detecta cardiopatías producidas como resultado de mutaciones genéticas. Expertos lo consideran un gran avance en tecnología de precisión.

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Un equipo internacional ha investigado cómo afectan los cambios genéticos al músculo cardíaco. Y uno de sus resultados ha sido la creación de un método informático que podría ayudar a adaptar los tratamientos para los pacientes con cardiopatías hereditarias. Los médicos y científicos detrás de esta herramienta pertenecen al MIT (EE.UU.), el Instituto Wellcome Sanger (Reino Unido), la Universidad de Cambridge (Reino Unido) y la Universidad de Lund (Suecia).

Según el artículo publicado en NPJ Genomic Medicine en el que se documenta el proceso, los científicos lograron mostrar cómo las mutaciones genéticas pueden causar diferentes enfermedades cardiovasculares con resultados variados. Esto depende de las alteraciones y los genes en los que se producen así como los posibles mecanismos que se esconden en las mutaciones.

A nivel general, las cardiopatías o cardiomiopatías son un grupo de enfermedades en las que se ve afectado el músculo cardíaco. De acuerdo con las estadísticas presentados por los médicos y científicos, cerca del 0,2 por ciento de la población mundial (equivalente a 1 de cada 500 personas) tiene cardiopatías heredadas, lo que la convierte en la forma más común de enfermedad cardíaca genética.

Si se habla desde el aspecto clínico, numerosas investigaciones y adelantos han demostrado que las variaciones genéticas dentro de las miocardiopatías requieren diferentes tratamientos, como fármacos, desfibrilador cardíaco o incluso un trasplante de corazón. A pesar de ello, aún resulta desconocido cómo y por qué algunas variaciones genéticas pueden tener resultados tan diferentes y en qué medida ciertas variaciones afectan al riesgo de una persona. Cuando se logre tener una respuesta clara, ésta podría nformar sobre qué tratamientos podrían ser los mejores y cuándo deberían iniciarse, lo que permitiría crear planes de tratamiento más tempranos y personalizados en función de las variantes que lleve el individuo.

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Así funciona esta herramienta diseñada para hallar cardiopatías

Durante su investigación, los expertos desarrollaron un sistema informático integrado a partir de datos genómicos combinados con información biológica y química, que luego fue validado con datos globales de más de 980 pacientes con enfermedades hereditarias del músculo cardíaco.

A partir de ahí se creó un novedoso modelo informático para predecir cómo pueden contribuir las variaciones genéticas a los cambios en las troponinas, que son proteínas importantes que intervienen en estas cardiopatías hereditarias. Posteriormente, como indican en el artículo, analizaron datos globales de libre acceso procedentes de un centenar de estudios anteriores para investigar el impacto de las variaciones genéticas en las interacciones entre las proteínas del músculo cardíaco.

De esta forma, los especialistas pueden encontrar los puntos clave -desde la genética- y sus posibles manifestaciones clínicas. “La combinación de los análisis estructurales de las proteínas con los estudios bioinformáticos, genéticos y epidemiológicos facilitó la identificación de características pronósticas específicas de la enfermedad”, explicó el profesor Mauno Vihinen, uno de los autores participantes.

Aunque ahora hay que seguir investigando para ver si se pueden desarrollar nuevos fármacos dirigidos a algunos de estos focos genéticos, los desarrolladores de este estudio esperan que esta herramienta apoye la toma de decisiones médicas e impulse futuras investigaciones globales sobre cardiopatías y genética.

“Este estudio es el siguiente paso para integrar la cardiología de precisión en la atención clínica, y trabajar más estrechamente con los colegas de genética clínica y los pacientes con sus familias, salvando la distancia entre la investigación y las decisiones de tratamiento cotidianas. Esta investigación nos ha permitido también abrir la puerta a posibles nuevas terapias, que esperamos introducir pronto”, expresó el Dr. Rameen Shakur, autor líder de esta investigación y científico clínico en cardiología del MIT.

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Lanzan ‘Vim’, app para pacientes con artritis crónica

La app ‘Vim’ es el resultado de una investigación sobre dolor crónico en la que participaron especialistas y pacientes de la Arthritis Foundation en EE.UU.

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La Fundación para la Artritis (Arthritis Foundation) ha desarrollado y presentado una herramienta digital pensada para aquellos que sufren dolor crónico. Se trata de una app llamada ‘Vim’ que ayuda a la gestión y apoyo comunitario en el manejo de esta dolencia.

La idea de esta app surgió del estudio que la Arthritis Foundation realiza sobre la población que sufre artritis, , resumido recientemente en su informe “How it Hurts”. De acuerdo con estos resultados, el 87% de personas afectadas con artritis padece dolor a niveles medios-elevados lo que interfiere con las actividades que llevan a cabo en su vida cotidiana.

“Realmente nos hizo ver lo que los pacientes necesitaban para vivir la vida que querían vivir”, dijo Steve Taylor, vicepresidente ejecutivo de misión e iniciativas estratégicas de la fundación.

Pero, con la investigación también se descubrió que a mejor manera de mejorar la calidad de vida era ayudar a los pacientes a establecer objetivos a corto plazo, trabajando conjuntamente en grupos de seguimiento conformados por especialistas y pacientes. Por eso, las funciones de Vim incluyen objetivos como el sueño, la alimentación saludable, la pérdida de peso, el seguimiento del dolor, el control del estrés y los tratamientos complementarios, más allá de focalizarse en el dolor crónico.

VIM app dolor cronico

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¿Qué diferencia a la app Vim de otras apps de salud?

La app Vim se lanzó en un evento virtual organizado por la Arthritis Foundation. En aquella oportunidad se conoció que está patrocinada por Tylenol, la marca para el dolor de Johnson & Johnson, y Flexion Therapeutics, compañías que colaboran con la fundación desde hace tiempo atrás, no solo brindando soluciones terapéuticas para los pacientes con artritis sino de formas financieras -como se evidencia con el desarrollo de Vim-.

En realidad, la aplicación es el resultado del trabajo de 3 años que realiza esta organización. Los especialistas que la conforman investigan los distintos tipos de dolor que experimentan los pacientes con artritis para responder a sus necesidades con nuevas ideas.

“A continuación, analizaremos dónde duele -en lo que respecta a su hogar, su trabajo, su estilo de vida, sus aficiones- y elaboraremos programas y contenidos en torno a ello. Luego estudiaremos por qué duele en relación con la ciencia, qué tratamientos hay en el horizonte y cómo podríamos acelerar algunos de ellos”, señaló Taylor.

Como se explicó en la presentación de la app, ésta permite cuenta con una función de registro que permite hacer un seguimiento de la medicación, tanto de venta libre como con receta. También tiene una sección educativa para los pacientes y sus familias. Y, a diferencia de otras aplicaciones de salud, en Vim los usuarios solo accederán al contenido que deseen o necesiten, sin que se vean obligados a acceder a otras funciones.

Para no limitar el acceso a Vim, la Arthritis Foundation ha creado la aplicación para que sea accesible desde Google Play para dispositivos Android o App Store para dispositivos Apple. Aunque sus contenidos están en inglés, la app es intutiva y con contenidos sencillos de fácil comprensión para los usuarios.

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