{"id":51296,"date":"2025-02-06T10:23:44","date_gmt":"2025-02-06T16:23:44","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=51296"},"modified":"2025-10-15T17:12:20","modified_gmt":"2025-10-15T23:12:20","slug":"investigadores-entrenan-ia-para-el-diagnostico-de-enfermedades-pulmonares","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/investigadores-entrenan-ia-para-el-diagnostico-de-enfermedades-pulmonares\/","title":{"rendered":"Investigadores entrenan IA para el diagn\u00f3stico de enfermedades pulmonares"},"content":{"rendered":"
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Herramienta de IA analiza videos de ultrasonidos de pulmones para diagnosticar enfermedades respiratorias.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Un nuevo avance desarrollado por Charles Darwin University (CDU), United International University, y Australian Catholic University (ACU) muestra el entrenamiento de un modelo de inteligencia artificial (IA) para analizar videos de ultrasonido de pulm\u00f3n con el objetivo de diagnosticar enfermedades respiratorias de manera precisa como neumon\u00eda, COVID-19 y otras enfermedades pulmonares. El estudio fue publicado en Frontiers in Computer Science<\/em><\/a>.<\/em><\/p>

El objetivo del estudio fue mejorar la calidad de los fotogramas de video, aumentar la diversidad del conjunto de datos, mantener la secuencia de fotogramas y crear un modelo 3D h\u00edbrido o como mencionan en el estudio una Red neuronal convolucional tridimensional distribuida en el tiempo-memoria a corto plazo denominada TD-CNNLSTM-LungNet.<\/p>

Este modelo funciona a trav\u00e9s de un an\u00e1lisis cuadro por cuadro de cada video para encontrar caracter\u00edsticas importantes de los pulmones y evaluar el orden de los fotogramas para entender los patrones de los pulmones a trav\u00e9s del tiempo.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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De esta manera, al obtener informaci\u00f3n relevante de los mapas de calor de los videos, el modelo logra identificar patrones espec\u00edficos que indican diversas enfermedades pulmonares. Posteriormente clasificar los ultrasonidos a una categor\u00eda de diagn\u00f3stico determinada como normal, neumon\u00eda, COVID-19, y otras enfermedades.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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El coautor del estudio, Niusha Shafiabady explic\u00f3 que el modelo tiene una precisi\u00f3n de 96.57% y que los an\u00e1lisis de IA fueron verificados por profesionales m\u00e9dicos. \u201cEl modelo tambi\u00e9n utiliza t\u00e9cnicas de IA para mostrar a los radi\u00f3logos por qu\u00e9 ha tomado determinadas decisiones, lo que les facilita la confianza y la comprensi\u00f3n de los resultados\u201d, detall\u00f3 Shafiabady.<\/p>

Cabe destacar que este modelo utiliza IA explicable, o XAI en ingl\u00e9s, un m\u00e9todo que brinda mayor confianza y seguridad para los usuarios humanos sobre los resultados creados por algoritmos de machine learning. La XAI permite que modelos que realizan tareas complejas, expliquen de manera comprensible por qu\u00e9 llegaron sus decisiones y\/o predicciones.<\/p>

\u201cEl sistema muestra a los m\u00e9dicos por qu\u00e9 ha tomado determinadas decisiones utilizando elementos visuales como mapas de calor. Esta t\u00e9cnica de interpretaci\u00f3n ayudar\u00e1 al radi\u00f3logo a localizar la zona de enfoque y mejorar\u00e1 sustancialmente la transparencia cl\u00ednica\u201d, expres\u00f3 Shafiabady.<\/p>

De esta manera, el modelo ayuda a los m\u00e9dicos a diagnosticar enfermedades pulmonares con rapidez y precisi\u00f3n, apoya su toma de decisiones, adem\u00e1s ahorra tiempo y sirve como valiosa herramienta de formaci\u00f3n.<\/p>

Con visi\u00f3n a futuro los autores proponen que, si el modelo es entrenado con los datos adecuados, el modelo podr\u00eda identificar m\u00e1s enfermedades, como tuberculosis, asma, c\u00e1ncer, enfermedad pulmonar cr\u00f3nica y fibrosis pulmonar.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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CDU<\/strong><\/p>

https:\/\/www.cdu.edu.au\/news\/researchers-train-ai-diagnose-lung-diseases<\/a><\/p>

FRONTIERS<\/strong><\/p>

https:\/\/www.frontiersin.org\/journals\/computer-science\/articles\/10.3389\/fcomp.2024.1438126\/full<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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