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.

Please note that the HospiMedica website is also available in a complete English version
Presenta Sitios para socios Información LinkXpress
Ingresar
Publique su anuncio con nosotros
ADVANTECH SERVICE-IOT CO., LTD. TAIWAN BRAN

Deascargar La Aplicación Móvil




Eventos

ATENCIÓN: Debido a la EPIDEMIA DE CORONAVIRUS, ciertos eventos están siendo reprogramados para una fecha posterior o cancelados por completo. Verifique con el organizador del evento o el sitio web antes de planificar cualquier evento próximo.

Riesgo de mortalidad puede ser predicho con una sola radiografía de tórax

Por el equipo editorial de HospiMedica en español
Actualizado el 14 Aug 2019
Print article
Imagen: Un estudio nuevo afirma que las cámaras de rayos X del tórax predicen la longevidad (Fotografía cortesía de Getty Images).
Imagen: Un estudio nuevo afirma que las cámaras de rayos X del tórax predicen la longevidad (Fotografía cortesía de Getty Images).
Un estudio nuevo sugiere que una red neuronal convolucional (CNN, por sus siglas en inglés) puede estratificar el riesgo de mortalidad por cualquier causa basándose en una sola radiografía de tórax.

Desarrollado en el Hospital General de Massachusetts (MGH; Boston, EUA), la facultad de medicina de Harvard (HMS; Boston, MA, EUA) y otras instituciones, el algoritmo CNN, denominado riesgo CXR, utiliza datos de los hallazgos de diagnóstico de los radiólogos (como la presencia de un nódulo pulmonar) en una radiografía de tórax, y lo combina con otros factores de riesgo, como la edad, el sexo y las comorbilidades para predecir la mortalidad a largo plazo, incluida la muerte por una razón diferente al cáncer. Se genera un puntaje de riesgo de CXR de aprendizaje profundo (muy bajo, bajo, moderado, alto y muy alto) en base al análisis de CNN de una radiografía enviada.

Para desarrollar la CNN, los investigadores utilizaron 41.856 radiografías del brazo de radiografía de detección del ensayo de detección de cáncer de próstata, pulmón, colorrectal y ovario (PLCO), una cohorte comunitaria de no fumadores y fumadores asintomáticos inscritos en 10 sitios de los Estados Unidos desde el 8 de noviembre de 1993 hasta el 2 de julio de 2001. Los resultados de la CNN se probaron en otros 10.464 casos del brazo de radiografía de detección del Ensayo de Cribado Nacional del Pulmón (NLST, por sus siglas en inglés), una cohorte comunitaria de fumadores intensos inscritos en 21 sitios de los Estados Unidos desde agosto de 2002 hasta abril de 2004.

Los resultados revelaron una asociación gradual entre la puntuación de riesgo de CXR y la mortalidad. El grupo de muy alto riesgo tuvo una mortalidad por todas las causas del 53% (PLCO) y 33,9% (NLST), en comparación con el grupo de muy bajo riesgo. La asociación fue sólida para el ajuste de los hallazgos de los radiólogos y los factores de riesgo. Se observaron resultados comparables para muerte por cáncer de pulmón, muerte cardiovascular no cancerosa y muerte respiratoria. El estudio fue publicado el 19 de julio de 2019 en la revista JAMA Network Open.

“Recibimos radiografías de tórax para hacer un diagnóstico como neumonía, pero nuestro estudio muestra que también hay información de pronóstico gratuita sobre la salud y la longevidad en las imágenes. Según la imagen de la radiografía de tórax sola, la IA identificó a las personas con un riesgo de muerte de hasta el 53% durante 12 años”, dijo el autor principal, Michael Lu, MD, MPH, del MGH y HMS. “Los puntajes calculados que usan la IA pueden incentivar a las personas de alto riesgo a reducir sus posibilidades de morir con prevención, detección regular y modificación del estilo de vida”.

El aprendizaje profundo es parte de una familia más amplia de métodos de aprendizaje automático de IA, basados en representaciones de datos de aprendizaje, en oposición a los algoritmos específicos de tareas. Involucra algoritmos CNN que usan una cascada de muchas capas de unidades de procesamiento no lineales para la extracción, conversión y transformación de características y cada capa sucesiva usa la salida de la capa anterior como entrada para formar una representación jerárquica.

Enlace relacionado:
Hospital General de Massachusetts
Facultad de Medicina de Harvard



Print article
Radcal

Canales

Cuidados Criticos

ver canal
Imagen: La estación de trabajo VPS (Fotografía cortesía de Capsule Technologies)

Estación de trabajo nueva ayuda a satisfacer las demandas de atención para la COVID-19

Una estación de trabajo innovadora para la vigilancia ventilada de pacientes (VPS) permite la observación remota centralizada de los datos de los ventiladores de los pacientes. La estación de trabajo... Más

Téc. Quirúrgica

ver canal
Imagen: La válvula gravitacional ajustable M.blue con válvula diferencial de presión fija integrada (Fotografía cortesía de Aesculap)

Válvula nueva para la hidrocefalia aborda los cambios posturales

Una tecnología de válvula nueva integra tecnología gravitacional con una unidad de presión diferencial fija en una válvula, permitiendo una solución simple para la hidrocefalia dependiente de la posición.... Más

Cuidados de Pacientes

ver canal
Imagen: Los robots de salud de Meditemi pueden ayudar a detectar los síntomas de la COVID-19 (Fotografía cortesía de Meditemi)

Solución de imagenología robótica detecta los síntomas iniciales de la COVID-19

Un robot de cuidado inteligente proporciona una gama de capacidades de seguimiento a distancia, incluida la detección temprana de los síntomas de la COVID-19 en menos de 10 segundos. La nueva solución,... Más

TI

ver canal
Imagen: La cámara térmica Arvia ARV-FS02 y el sistema de procesamiento de redes neuronales (Fotografía cortesía de Israk Solutions)

Sistema inteligente para detectar la fiebre y los contactos ayuda a que los negocios puedan reabrir

Un sistema integrado compuesto por una cámara termográfica y un software de localización de contactos ayuda a combatir la propagación de la COVID-19 y otras enfermedades patógenas. La cámara y el escáner... Más

Bio Investigación

ver canal

Diseñan programa que proporciona soluciones integradas para investigación bioinformática

Dedicated Computing (Waukesha, WI, EUA), una compañía global de tecnología, informó que estará participando en el programa Intel Cluster Ready para ofrecer soluciones integradas de clústeres de computación de alto rendimiento para el mercado de ciencias de la vida.... Más

Negocios

ver canal
Imagen: En la MEDICA de este año, el MCHF presentará soluciones de vanguardia y celebrará sesiones sobre Internet de las Cosas Médicas (IoMT) (Fotografía cortesía de Prezi).

Foro de atención en salud MEDICA presentará soluciones de vanguardia

Los visitantes de la feria comercial MEDICA de este año verán innovaciones de primera línea para el progreso médico del mañana. MEDICA es la feria médica más grande del mundo con más de 5.... Más
Copyright © 2000-2020 Globetech Media. All rights reserved.