A.I (Inteligencia Artificial) detecta y mide la enfermedad de los vasos pequeños en tomografías cerebrales

A.I (Inteligencia Artificial) detecta y mide la enfermedad de los vasos pequeños en tomografías cerebrales

Investigadores clínicos del Imperial College de Londres y la Universidad de Edimburgo han desarrollado un software de inteligencia artificial para identificar y cuantificar la enfermedad de vasos pequeños, una causa frecuente de demencia y accidente cerebrovascular en personas mayores, a partir de tomografías computarizadas.

Los investigadores ya han probado el software en el Charing Cross Hospital de Imperial, demostrando que la tecnología compite con la de las imágenes por resonancia magnética junto con los médicos especializados en la detección y medición de enfermedades de pequeños vasos.

Debido a que se utilizan tomografías computarizadas, que son considerablemente más rápidas de realizar que las imágenes por resonancia magnética, y que la evaluación puede no necesitar ningún aporte humano, la tecnología puede ayudar a acelerar el triage de pacientes que se presentan en salas de emergencia con signos de accidente cerebrovascular o demencia.

Algunos detalles del estudio según el Imperial College de Londres:

El estudio utilizó datos históricos de 1082 tomografías computarizadas de pacientes con accidente cerebrovascular en 70 hospitales en el Reino Unido entre 2000-2014, incluidos los casos del Tercer Estudio Internacional de Accidente Cerebrovascular. El software identificó y midió un marcador de SVD, y luego dio un puntaje que indicaba cuán grave era la enfermedad de leve a grave. Luego, los investigadores compararon los resultados con un panel de médicos expertos que estimaron la severidad de la SVD a partir de los mismos escaneos. El nivel de acuerdo del software con los expertos fue tan bueno como los acuerdos entre un experto y otro.

Además, en 60 casos obtuvieron MRI y CT en los mismos sujetos, y utilizaron la MRI para estimar la cantidad exacta de SVD. Esto demostró que el software es un 85 por ciento preciso para predecir qué tan severa es la SVD.

Articulo Original: http://bit.ly/2JAA5uc