es.3b-international.com
La mortalidad del paciente podría predecirse a través del análisis informático de los órganos
Utilizando una computadora para analizar las imágenes de tomografía computarizada de los órganos de los pacientes, los investigadores pudieron predecir su mortalidad a 5 años con casi el 70 por ciento de precisión. Esto es según un nuevo estudio publicado recientemente en la revista Informes científicos.
Los investigadores creen que el análisis por computadora de las imágenes médicas podría mejorar la medicina de precisión.
El autor principal del estudio, el Dr. Luke Oakden-Rayner, de la Escuela de Salud Pública de la Universidad de Adelaide en Australia, y sus colegas creen que sus hallazgos podrían avanzar en el campo de la medicina de precisión.
Los Institutos Nacionales de la Salud (NIH) definen la medicina de precisión como "un enfoque emergente para el tratamiento y la prevención de enfermedades que tiene en cuenta la variabilidad individual en los genes, el medio ambiente y el estilo de vida de cada persona".
Como señalan los autores del estudio, la medicina de precisión se basa en el descubrimiento de biomarcadores que son indicadores precisos de riesgo de enfermedad, respuesta al tratamiento o pronóstico de la enfermedad. Ellos creen que la radiología tiene un papel importante que jugar en este campo.
"[...] proponemos que las imágenes derivadas de las pruebas radiológicas rutinarias se hayan ignorado en gran medida en el contexto de la medicina de precisión, y motivemos el uso de nuevas y poderosas técnicas de aprendizaje automático aplicadas a imágenes radiológicas como base para nuevos y útiles descubrimientos de biomarcadores".
"Los avances recientes en el campo del análisis de imágenes médicas han demostrado que las características de imágenes detectables por máquina pueden aproximarse al poder descriptivo de la biopsia, la microscopía e incluso el análisis de ADN para una serie de patologías", agregaron.
La mortalidad del paciente se predijo con una precisión del 69 por ciento
Para su estudio, el Dr. Oakden-Rayner y sus colegas se propusieron investigar si podían enseñarle a una computadora a "aprender" información en tomografías computarizadas (TC), para predecir la mortalidad a 5 años de un paciente.
En primer lugar, el equipo reunió más de 15,000 imágenes de tomografía computarizada de siete tejidos diferentes, incluidos el corazón y el tejido pulmonar, de pacientes de 60 años o más. Usando técnicas de regresión logística, los investigadores identificaron una serie de características de la imagen que se vincularon a la mortalidad a 5 años.
El equipo luego combinó los datos con una técnica de "aprendizaje profundo". El Dr. Oakden-Rayner explica que este es un método mediante el cual las computadoras pueden "aprender a comprender y analizar imágenes".
"En lugar de centrarse en el diagnóstico de enfermedades, los sistemas automatizados pueden predecir los resultados médicos de una manera que los médicos no están capacitados para hacer, mediante la incorporación de grandes volúmenes de datos y la detección de patrones sutiles", agrega.
A continuación, los investigadores usaron la computadora para analizar imágenes de tórax CT de 48 pacientes de 60 años o más. Descubrieron que era capaz de predecir su mortalidad a cinco años con un 69 por ciento de precisión, en comparación con las predicciones de mortalidad hechas por profesionales de la salud.
"Aunque para este estudio solo se utilizó una pequeña muestra de pacientes, nuestra investigación sugiere que la computadora ha aprendido a reconocer las complejas apariciones de imágenes de las enfermedades, algo que requiere una capacitación exhaustiva para los expertos humanos", dice el Dr. Oakden-Rayner.
El siguiente paso para el equipo es utilizar la técnica de la computadora para analizar las imágenes de CT de decenas de miles de pacientes.
Mientras tanto, los investigadores dicen que su estudio ofrece una prueba de concepto de que las imágenes de CT y el aprendizaje informático podrían conducir a avances significativos en la medicina de precisión.
"Nuestra investigación abre nuevas vías para la aplicación de la tecnología de inteligencia artificial en el análisis de imágenes médicas, y podría ofrecer una nueva esperanza para la detección temprana de enfermedades graves, que requieren intervenciones médicas específicas".
Dr. Luke Oakden-Rayner
Aprenda cómo un reloj epigenético puede predecir la duración de la vida.
La esperanza de vida aumentará en los países industrializados
Utilizando un enfoque novedoso, los científicos predicen que la esperanza de vida continuará aumentando en los países desarrollados, superando los 90 años para las mujeres en Corea del Sur en 2030. Estados Unidos, donde la esperanza de vida es una de las más bajas entre las naciones de altos ingresos, se proyecta caer aún más atrás.
Cáncer de mama: "alarmante" la falta de recursos en los países de bajos ingresos
Una presentación que se realizará hoy en la 9ª Conferencia Europea sobre el Cáncer de Mama revelará las últimas cifras que proporcionan información sobre la carga mundial del cáncer de mama. Y aunque hay algunos signos de positividad para reducir esta carga, está claro que aún queda mucho por hacer. De acuerdo con el Prof.
