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Uso de Plataformas Digitales
Modelo de Inteligencia Artificial permite la detección de colapso de pulmón a través de radiografías de tórax

El colapso de pulmón o neumotórax se produce cuando el aire se filtra entre los pulmones y la pared torácica y requiere atención médica urgente, por ello investigadores desarrollaron un modelo de Inteligencia artificial (IA) para su detección.

El estudio titulado “Evaluación de un modelo de inteligencia artificial para la detección de neumotórax y neumotórax a tensión en radiografías de tórax”, fue publicado en JAMA Network, en el cual investigadores evalúan un modelo comercial de IA para la detección precisa de neumotórax simple y neumotórax a tensión. El neumotórax, también conocido como aire alrededor del pulmón es una afección que requiere un diagnóstico médico preciso y atención inmediata.

El objetivo del estudio fue comparar la precisión de un modelo de IA con el trabajo de interpretación consensuada realizado por radiólogos torácicos en la detección de los dos tipos de neumotórax.

Para realizar el estudio y probar el modelo, los investigadores utilizaron mil radiografías de tórax de cuatro hospitales distintos de Estados Unidos, y posteriormente compararon los resultados de la IA con las interpretaciones de los radiólogos torácicos. De esta forma lograron encontrar que el modelo de IA comercial detectaba con precisión el neumotórax (simple y a tensión). Además, el modelo superó los puntos de referencia establecidos por la Administración de Alimentos y Medicamentos.

Según los autores, estos hallazgos sugieren que el modelo podría ser una herramienta clave en el flujo del trabajo clínico para los radiólogos ya que facilitaría sus tareas de diagnóstico y detección precisa de neumotórax.

Además, la detección temprana de esta condición permite determinar la necesidad de intervenciones clínicas urgentes o bien implementar un plan de tratamiento temprano para mejorar la atención médica.

Conoce más sobre este estudio en el siguiente enlace:

https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2799574

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