{"id":59177,"date":"2025-08-25T07:38:00","date_gmt":"2025-08-25T13:38:00","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=59177"},"modified":"2025-08-25T02:40:10","modified_gmt":"2025-08-25T08:40:10","slug":"ia-mejora-la-deteccion-de-tumores-oseos-benignos-en-radiografias","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/ia-mejora-la-deteccion-de-tumores-oseos-benignos-en-radiografias\/","title":{"rendered":"IA mejora la detecci\u00f3n de tumores \u00f3seos benignos en radiograf\u00edas"},"content":{"rendered":"
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Un estudio demuestra que el deep learning puede identificar con gran precisi\u00f3n los encondromas en im\u00e1genes m\u00e9dicas.<\/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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Los encondromas son tumores benignos de cart\u00edlago hialino que suelen crecer dentro de los huesos largos. Aunque en la mayor\u00eda de los casos no presentan s\u00edntomas, su detecci\u00f3n temprana es importante para descartar complicaciones y posibles transformaciones malignas. Tradicionalmente, su diagn\u00f3stico se realiza mediante radiograf\u00edas, resonancias magn\u00e9ticas o tomograf\u00edas computarizadas. Sin embargo, la interpretaci\u00f3n de estas im\u00e1genes suele ser compleja y requiere gran experiencia m\u00e9dica, es decir de especialistas altamente capacitados.<\/p>

Un grupo de investigadores de la Universidad de Ondokuz May\u0131s en Turqu\u00eda desarroll\u00f3 un modelo de inteligencia artificial (IA) basado en aprendizaje profundo o deep learning<\/em><\/strong> para mejorar la identificaci\u00f3n de encondromas en radiograf\u00edas. El estudio, publicado en Scientific Reports<\/em><\/a>, utiliz\u00f3 un conjunto de datos de 1,055 pacientes, cuyas im\u00e1genes fueron anonimizadas y etiquetadas por especialistas en oncolog\u00eda ortop\u00e9dica.<\/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 sistema fue entrenado con diferentes arquitecturas de visi\u00f3n por computadora, entre ellas YOLOv8 y Detectron2, dos de las herramientas m\u00e1s avanzadas en el campo de la detecci\u00f3n de objetos. Tras optimizar los par\u00e1metros de los modelos y aplicar t\u00e9cnicas de validaci\u00f3n cruzada, los investigadores alcanzaron una precisi\u00f3n promedio del 97% y una exactitud del 98% en la detecci\u00f3n de estas lesiones.<\/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 acuerdo con los autores, el uso de radiograf\u00edas, m\u00e1s accesibles y econ\u00f3micas que otros m\u00e9todos de imagen, junto con estas t\u00e9cnicas de IA puede agilizar los procesos diagn\u00f3sticos, reducir la carga de trabajo de los radi\u00f3logos y minimizar posibles errores en la interpretaci\u00f3n. Adem\u00e1s, la investigaci\u00f3n representa uno de los esfuerzos m\u00e1s amplios hasta ahora en el campo, al integrar datos de m\u00faltiples centros m\u00e9dicos.<\/p>

Si bien el estudio presenta limitaciones y requiere validaciones adicionales, sus resultados son prometedores para abrir el panorama en la combinaci\u00f3n de radiograf\u00edas convencionales y algoritmos de deep learning para mejorar la precisi\u00f3n diagn\u00f3stica.<\/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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NATURE<\/strong><\/p>

https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41598-025-07978-4<\/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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