Filter by input type
Select all
News
Pages
Events
Filter by category
Select all
AI ANALYTICS
Mobile Apps and Internet of Things
Advancement of science
big data
Connected communities
Coronavirus
Courses and training
DIAGNOSIS
Initial Editorial
Editorials
A world in the cloud
Events
Infographics
Artificial Intelligence and Science
IoT Apps
News
Digital platforms
Social networks
Review of scientific publications
Course Summary
Synopsis of essay
Overview of reference frames
Synopsis of recent publications
Use of Digital Platforms
Filter by input type
Select all
News
Pages
Events
Filter by category
Select all
AI ANALYTICS
Mobile Apps and Internet of Things
Advancement of science
big data
Connected communities
Coronavirus
Courses and training
DIAGNOSIS
Initial Editorial
Editorials
A world in the cloud
Events
Infographics
Artificial Intelligence and Science
IoT Apps
News
Digital platforms
Social networks
Review of scientific publications
Course Summary
Synopsis of essay
Overview of reference frames
Synopsis of recent publications
Use of Digital Platforms
Publican el primer repositorio de datos a nivel global para entrenar IA en predicción de resultados postcirugía

UCLA y UC Irvine hicieron pública una base de datos con más de 83 mil resultados de cirugía, para entrenar modelos de IA y desarrollar herramientas predictivas que mejoren el cuidado de pacientes postcirugía.

Investigadores de la Universidad de California, Los Angles (UCLA) y de la Universidad de California Irvine (UC Irvine), crearon un repositorio de expedientes clínicos digitales con datos de 83 mil cirugías. Estos datos utilizarse para entrenar modelos de inteligencia artificial (IA), que ayuden a mejorar los resultados de pacientes y a ayudar en su cuidado luego de cirugía. Los datos del repositorio denominado Medical Informatics Operating Room Vitals and Events Repository (MOVER), fueron modificados para eliminar identificadores de pacientes y proteger su privacidad de acuerdo con las leyes correspondientes en Estados Unidos.

Los investigadores de UCLA y UC Irvine publicaron un estudio en JAMIA Open, donde describen los detalles de la base de datos y sus usos potenciales y esperados. Los autores detallan que la IA tiene el potencial de transformar la industria de la salud, sin embargo, su implementación y adopción limitada se debe en gran parte a la poca disponibilidad pública de datos clínicos en línea, así como la falta de transparencia en los algoritmos de IA.

“Esperamos que ayude a la comunidad de investigación a desarrollar nuevos algoritmos, nuevas herramientas predictivas, para mejorar la atención de los pacientes quirúrgicos básicamente a nivel mundial”, explicó dijo Cannesson. “Es la primera vez que se publica una base de datos quirúrgica como ésta. Es un espectro muy amplio de cirugías”, el Dr. Maxime Cannesson de catedrático de UCLA y director del proyecto.

La primera versión de MOVER incluye pacientes adultos que se sometieron a una cirugía en los centros médicos de UCLA y UC Irvine de 2015 a 2022. Los datos capturados fueron capturados a por medio de dos fuentes distintas: formas de onda fisiológicas de alta fidelidad capturados en tiempo real en todos los quirófanos y datos de los registros médicos electrónicos.

En este sentido, existe una cantidad mínima de mínima públicos disponibles para que investigadores puedan poner a prueba y entrenar algoritmos basados en IA. Por ello presentaron e hicieron público el repositorio MOVER. Asimismo, el repositorio incluye datos de 58,799 pacientes únicos y 83,468 cirugías. “Esta información es realmente información que los médicos y el equipo de atención utilizan para tomar decisiones clínicas en el entorno de cuidados intensivos”, indicó el Dr. Cannesson.

MOVER está disponible para cualquier persona que firme el acuerdo de uso de datos, ya que se busca limitar su uso solo a investigadores legítimos. Es posible descargarlo en el siguiente enlace: https://doi.org/10.24432/C5VS5Ge.

Según los investigadores, MOVER es el único repositorio público de datos de libre acceso que contiene datos de pacientes sometidos a cirugía. Su utilización busca acelerar la integración de la IA en entornos sanitarios, lo que favorecerá a la mejora de resultados de los pacientes.

“El objetivo es, en última instancia, aumentar la confianza que los médicos y los pacientes tienen con lo que veremos en el futuro cercano: el desarrollo de cada vez más modelos basados ​​en inteligencia artificial, especialmente para el entorno quirúrgico”, finalizó, el Dr. Cannesson.

Outstanding news

News by country

Share

Digital Health in the world

  • — Science Brief: Omicron (B.1.1.529) Variant/CDC updates
    See more
  • —Coronavirus resource center/Johns Hopkins
    See more
  • — Epidemiological tracing of COVID-19 contacts / Johns Hopkins Course
    See more
  • — SARS-CoV-2 infection behavior / FCS calculator
    See more
  • — Omicron SARS-CoV-2 variant: a new chapter in the COVID-19 pandemic/ Article The Lancet
    See more
  • —Genomic Epidemiology Tracker/GISAID
    See more
  • — Mexican Genomic Surveillance Consortium
    See more
Secured By miniOrange