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 deep learning reconoce tumores de párpado en imágenes clínicas

Nueva herramienta digital ayuda a detectar tumores benignos y malignos con alta precisión, facilitando el diagnóstico temprano.

La detección temprana, el monitoreo periódico de tumores de párpado y los cuidados después de una operación son cruciales para los pacientes con esta condición. En este sentido, un equipo de investigadores ha desarrollado una aplicación móvil que utiliza inteligencia artificial (IA) para identificar tumores en los párpados a partir de fotografías clínicas. Esta innovación busca facilitar el diagnóstico temprano y reducir la necesidad de visitas hospitalarias frecuentes, especialmente para pacientes con limitaciones de acceso a servicios médicos.

La aplicación, llamada Intelligent Eyelid Tumor Screening, combina dos modelos de deep learning. El primero, YOLOv5, se encarga de localizar con precisión el área del ojo y el párpado en las imágenes y el segundo, EfficientNet v2-B, clasifica los tumores en tres categorías: benignos, malignos o normales.

En pruebas realizadas, la app demostró un alto nivel de precisión, alcanzando un 92.1% de exactitud en la identificación de tumores. Este rendimiento superó incluso el de médicos generales y especialistas en oftalmología. Además, destaca por su rapidez, ya que puede proporcionar resultados en apenas dos segundos. Para facilitar su uso, la app incluye guías visuales que ayudan a los usuarios a tomar fotografías adecuadas y permite guardar registros para el seguimiento de cada caso.

Entre sus principales beneficios, esta herramienta ofrece mayor accesibilidad al permitir que pacientes y cuidadores realicen evaluaciones preliminares desde casa. También contribuye a la detección temprana de tumores malignos, como el carcinoma basocelular, el más común, o el carcinoma sebáceo, que es más agresivo. Un diagnóstico oportuno puede marcar la diferencia en el pronóstico de los pacientes.

Sin embargo, esta herramienta tiene algunas limitaciones. Por ejemplo, su efectividad depende en gran medida de la calidad de las imágenes tomadas por los usuarios, y por ahora no incorpora información clínica adicional que podría mejorar su precisión. Además, los investigadores reconocen que es necesario validar su funcionamiento en poblaciones más diversas para garantizar su confiabilidad en contexto diversos.

Esta app significa un importante avance en el uso de tecnologías móviles para ayudar en el diagnóstico temprano y en el monitoreo de enfermedades. Aunque aún necesita ajustes, su capacidad para combinar precisión, rapidez y accesibilidad la convierte en una herramienta útil para profesionales y pacientes. Los investigadores esperan ampliar las funciones de esta app para incluir más subtipos de tumores y garantizar mayor privacidad de los datos.

Noticias destacadas

Noticias por país

100%
Zoom level changed to 1

Contenidos Relacionados

Secured By miniOrange