Sistema de IA clínicamente aplicable para el diagnóstico preciso, las mediciones cuantitativas y el pronóstico de la...

Área de la Ciencia:

• Imágenes médicas
• Inteligencia artificial
• Pulmonología

Sus antecedentes:

• El COVID-19, causado por el virus SARS-CoV-2, con frecuencia conduce a la neumonía (neumonía por el nuevo coronavirus, NCP) y la insuficiencia respiratoria.
• El diagnóstico y la identificación rápidos de pacientes con PCN de alto riesgo son críticos para una intervención oportuna, pero siguen siendo un desafío.
• Los sistemas de salud sobrecargados requieren herramientas de diagnóstico eficientes.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y validar un sistema de inteligencia artificial para el diagnóstico de PCN mediante tomografía computarizada.
• Para diferenciar la PCN de otras neumonías y controles normales.
• Identificar los marcadores clínicos predictivos de la severidad y el pronóstico de la PCN.

Principales métodos:

• Desarrollo de un sistema de IA entrenado en un gran conjunto de datos de tomografías computarizadas de 3.777 pacientes.
• Validación de la precisión de diagnóstico del sistema de IA para el PCN.
• Análisis de correlación entre los marcadores identificados por la IA, los datos clínicos y el pronóstico del paciente.

Principales resultados:

• El sistema de IA diagnosticó con precisión el PCN y lo distinguió de otras afecciones.
• La IA identificó marcadores clínicos significativos asociados con las características de la lesión NCP.
• El sistema de IA proporcionó pronósticos clínicos precisos cuando se integró con datos clínicos.

Conclusiones:

• El sistema de IA desarrollado ofrece una herramienta valiosa para el diagnóstico rápido del PCN y la estratificación del riesgo.
• El análisis asistido por IA de tomografías computarizadas puede apoyar a los radiólogos y médicos, especialmente durante las crisis de salud.
• Las capacidades de pronóstico del sistema pueden guiar el manejo clínico temprano y la asignación de recursos para los pacientes con COVID-19.