{"id":57647,"date":"2025-07-08T09:57:11","date_gmt":"2025-07-08T15:57:11","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=57647"},"modified":"2025-07-08T10:01:44","modified_gmt":"2025-07-08T16:01:44","slug":"desarrollan-sistema-de-ia-para-detectar-infecciones-postquirurgicas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/desarrollan-sistema-de-ia-para-detectar-infecciones-postquirurgicas\/","title":{"rendered":"Desarrollan sistema de IA para detectar infecciones postquir\u00fargicas"},"content":{"rendered":"
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El modelo, desarrollado en Mayo Clinic, automatiza el an\u00e1lisis de im\u00e1genes enviadas por pacientes y podr\u00eda transformar el seguimiento m\u00e9dico tras una cirug\u00eda.<\/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 equipo de investigadores de Mayo Clinic ha creado un sistema basado en inteligencia artificial (IA) capaz de identificar infecciones en heridas quir\u00fargicas a partir de fotograf\u00edas enviadas por pacientes. El avance, publicado en Annals of Surgery<\/em><\/a>, busca optimizar la atenci\u00f3n postoperatoria, reducir la carga administrativa para el personal cl\u00ednico y permitir una detecci\u00f3n m\u00e1s temprana de infecciones potenciales.<\/p>

El incremento de cirug\u00edas ambulatorias y la expansi\u00f3n del monitoreo remoto han generado una creciente necesidad de evaluar im\u00e1genes de heridas quir\u00fargicas enviadas por pacientes a trav\u00e9s de portales en l\u00ednea. Actualmente, este proceso recae en los equipos m\u00e9dicos, lo cual puede resultar en demoras en la atenci\u00f3n. Para abordar este reto, el nuevo sistema de IA desarrollado por Mayo Clinic automatiza la detecci\u00f3n de incisiones quir\u00fargicas y se\u00f1ales de infecci\u00f3n, y tambi\u00e9n eval\u00faa la calidad de las im\u00e1genes enviadas.<\/p>

El estudio se bas\u00f3 en m\u00e1s de 20,000 im\u00e1genes de m\u00e1s de 6,000 pacientes atendidos entre 2019 y 2022 en nueve hospitales afiliados a Mayo Clinic. Se incluyeron pacientes mayores de 18 a\u00f1os que enviaron al menos una imagen de su herida dentro de los 30 d\u00edas posteriores a la cirug\u00eda. Los investigadores desarrollaron una plataforma en dos etapas: primero, el modelo identifica si la imagen contiene una incisi\u00f3n; despu\u00e9s, eval\u00faa si existen signos de infecci\u00f3n.<\/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 modelo Vision Transformer fue el que present\u00f3 mejor desempe\u00f1o. Logr\u00f3 una precisi\u00f3n del 94% en la detecci\u00f3n de incisiones y un \u00e1rea bajo la curva (AUC, en ingl\u00e9s) del 81% en la detecci\u00f3n de infecciones. Adem\u00e1s, el sistema mostr\u00f3 resultados consistentes al analizar la calidad de las im\u00e1genes y no present\u00f3 diferencias significativas en su desempe\u00f1o entre distintos subgrupos raciales, lo que responde a preocupaciones sobre posibles sesgos algor\u00edtmicos.<\/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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\u201cNuestro modelo puede ayudar a clasificar autom\u00e1ticamente estas im\u00e1genes, mejorando la detecci\u00f3n temprana y agilizando la comunicaci\u00f3n entre pacientes y sus equipos de atenci\u00f3n\u201d, afirm\u00f3 el Dr. Cornelius Thiels, coautor principal del estudio. Por su parte, la Dra. Hala Muaddi, autora principal, destac\u00f3 que este enfoque es especialmente \u00fatil dado el aumento de cirug\u00edas ambulatorias y seguimientos virtuales.<\/p>

Seg\u00fan los investigadores, este sistema tiene el potencial de actuar como una herramienta de evaluaci\u00f3n inicial, alertando a los m\u00e9dicos sobre incisiones que podr\u00edan requerir atenci\u00f3n prioritaria, especialmente en zonas rurales o con recursos limitados. Tambi\u00e9n sienta las bases para futuras aplicaciones que podr\u00edan identificar signos sutiles de infecci\u00f3n antes de que sean evidentes a simple vista, lo que permitir\u00eda tratamientos m\u00e1s oportunos y efectivos.<\/p>

El estudio concluye que esta herramienta de IA muestra un rendimiento prometedor en la automatizaci\u00f3n del an\u00e1lisis de im\u00e1genes de heridas quir\u00fargicas y la detecci\u00f3n de infecciones, lo que podr\u00eda reducir la carga cl\u00ednica y mejorar la atenci\u00f3n postoperatoria.<\/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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MAYO CLINIC<\/strong><\/p>

https:\/\/newsnetwork.mayoclinic.org\/discussion\/mayo-clinic-researchers-develop-ai-tool-to-detect-surgical-site-infections-from-patient-submitted-photos\/<\/a><\/p>

ANNALS OF SURGERY<\/strong><\/p>

https:\/\/journals.lww.com\/annalsofsurgery\/abstract\/9900\/imaging_based_surgical_site_infection_detection.1357.aspx<\/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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