Filtrar por tipo de entrada
Seleccionar todo
Noticias
Páginas
Eventos
Filtrar por categorías
Seleccionar todo
AI ANALITICA
Apps móviles e Internet de las Cosas
Avance de la ciencia
Big data
Comunidades conectadas
Coronavirus
Cursos y capacitaciones
DIAGNOSTICO
Editorial inicial
Editoriales
El mundo en la nube
Eventos
Infografías
Inteligencia Artificial y Ciencia
IoTApps
Noticias
Plataformas digitales
Redes sociales
Reseña de publicaciones científicas
Resumen de Cursos
Sinopsis de ensayo
Sinopsis de Marcos de Referencia
Sinopsis de publicaciones recientes
Uso de Plataformas Digitales
App móvil basada en aprendizaje profundo para la detección temprana de discapacidad visual en niños

Investigadores de China, desarrollaron un modelo de aprendizaje profundo basado en teléfonos inteligentes para la detección temprana de discapacidad visual en niños pequeños.

Las herramientas de detección temprana de la discapacidad visual regularmente no pueden aplicarse en bebés ni en niños pequeños, debido a su cooperación limitada. Los infantes presentan ciertas características para identificar si tienen alguna discapacidad visual, como la apariencia facial y los movimientos oculares. Estas características pueden ayudar en ciertos casos a los profesionales en oftalmología a realizar una detección temprana.

En este sentido, con el objetivo de crear una prueba que cumpla los estándares para la detección temprana, investigadores desarrollaron un sistema de Salud Digital llamado Apollo Infant Sight (AIS). Esta solución se basa en una app para teléfonos inteligentes, AIS es capaz de identificar a niños con discapacidad con alguno de los 16 trastornos oftálmicos registrados, gracias a un análisis del comportamiento de la mirada y rasgos faciales de los niños bajo estímulos visuales.

Para modelar el aprendizaje automático y validarlo, los investigadores recopilaron videos de 3,652 niños de 48 meses o menos. “Para la detección de discapacidad visual, AIS logró un área bajo la curva operativa del receptor (AUC) de 0,940 en un conjunto de validación interna y un AUC de 0,843 en un conjunto de validación externa recopilada en múltiples clínicas de oftalmología en China”, explica el estudio.

Además, los autores realizaron una prueba adicional de AIS para la implementación de esta herramienta en el hogar, para ello padres y/o cuidadores no capacitados utilizaron sus teléfonos inteligentes para realizar la prueba de detección. Los resultados fueron superiores a la prueba de validación externa con un AUC de 0,859.

“Este sistema de salud móvil tiene el potencial de ser utilizado por profesionales de la salud, padres y cuidadores para identificar a niños pequeños con discapacidad visual en una amplia gama de trastornos oftálmicos”, explicaron los autores.

Consulta el estudio completo en el siguiente enlace:

https://www.nature.com/articles/s41591-022-02180-9

Noticias destacadas

Noticias por país

Contenidos Relacionados

Secured By miniOrange