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El nuevo algoritmo del AI puede, diagnosticar rápidamente efectivo trombosis profunda de la vena

Las personas de investigadores están desarrollando el uso de un algoritmo de la inteligencia (AI) artificial con el objetivo de diagnosticar trombosis profunda de la vena (DVT) más rápidamente y tan efectivo como exploraciones diagnósticas radiólogo-interpretadas tradicionales, potencialmente reduciendo listas de espera pacientes largas y evitar a los pacientes que reciben innecesariamente las drogas para tratar DVT cuando él no la tiene.

DVT es un tipo de coágulo de sangre formado lo más común posible en el tramo, causando la hinchazón, el dolor y el malestar - si está ido no tratado, puede llevar a los coágulos de sangre fatales en los pulmones. 30-50% de la gente que desarrolla un DVT puede continuar tener síntomas a largo plazo e incapacidad.

Los investigadores en la Universidad de Oxford, la universidad imperial y la universidad de Sheffield colaboraron con la compañía ThinkSono (que de la tecnología es llevada por el al-Noor y Sven Mischkewitz de Fouad), para entrenar a un algoritmo del aprendizaje de máquina AI (AutoDVT) para distinguir a los pacientes que tenían DVT de ésos sin DVT. El algoritmo del AI diagnosticó exacto DVT cuando estaba comparado a la exploración del ultrasonido del patrón oro, y las personas resolvieron eso usando el algoritmo podrían potencialmente salvar los servicios médicos $150 por el examen.

Tradicionalmente, las diagnosis de DVT necesitan una exploración del ultrasonido del especialista realizada por un ayudante radiólogo entrenado, y hemos encontrado que los datos preliminares usando el algoritmo del AI acoplado a una máquina de mano del ultrasonido muestran resultados prometedores.”

El Dr. Nicola Curry, el guía del estudio, el investigador en el departamento de Radcliffe de la Universidad de Oxford del remedio y el clínico en el asiento de NHS de los hospitales de la Universidad de Oxford confían en

Éste es el primer estudio para mostrar que los algoritmos del aprendizaje de máquina AI pueden potencialmente diagnosticar DVT, y los investigadores deben comenzar un estudio clínico cegado prueba-exactitud, comparando la exactitud de AutoDVT con cuidado estándar para determinar la sensibilidad del para tomar casos de DVT. La esperanza será que AutoDVT conseguirá la diagnosis correcta más rápida casi 8 millones de personas de mundiales quién potencialmente tienen un coágulo de sangre venosa cada año.

“El algoritmo del AI se puede no sólo entrenar para analizar imágenes del ultrasonido para discriminar la presencia comparado con la ausencia de un coágulo de sangre - puede también dirigir al utilizador que usa la vara del ultrasonido a las situaciones correctas a lo largo de la vena femoral, de modo que incluso un utilizador de no especialista pueda detectar las imágenes correctas,” dijo a la pieza de personas de estudio Christopher Deane del centro de la hemofilia y de la trombosis de Oxford.

La esperanza del equipo de investigación que la combinación de la herramienta de AutoDVT, con la partícula extraña del algoritmo del AI, permitirá que los profesionales de la atención sanitaria del no especialista, como los GPs y las enfermeras, diagnostiquen rápidamente y tratará DVT. Puede permitir además la colección de imágenes de los no especialistas que podrían ser enviados a una diagnosis de facilitación experta de ésos incapaces de conseguir a un especialista.

“Actualmente, muchos pacientes no tienen una diagnosis definitiva en el plazo de 24 horas de un DVT sospechoso, y tan muchos pacientes terminan hacia arriba la recepción de inyecciones dolorosas de qué puede a menudo ser un anticoagulante innecesario, con efectos secundarios potenciales,” dijo al Dr. Curry, que es también parte del centro de Oxford para la hematología.

Los resultados del estudio se publican en el remedio de Digitaces del gorrón.

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Journal reference:

Kainz, B., et al. (2021) Non-invasive diagnosis of deep vein thrombosis from ultrasound imaging with machine learning. npj Digital Medicine. doi.org/10.1038/s41746-021-00503-7.