Herramientas de inteligencia artificial basadas en el aprendizaje automático para el diagnóstico de fiebres...

Área de la Ciencia:

• La informática médica
• Enfermedades infecciosas
• Precisión del diagnóstico

Sus antecedentes:

• La inteligencia artificial (IA) está avanzando en el diagnóstico de la fiebre tropical, con el objetivo de reducir la carga de la enfermedad.
• Los modelos de aprendizaje automático (ML) son prometedores en el diagnóstico de fiebres tropicales únicas o múltiples.
• Este protocolo detalla una revisión sistemática de los estudios de precisión de las pruebas de diagnóstico basadas en IA.

Objetivo del estudio:

• Revisar sistemáticamente los estudios de precisión de las pruebas de diagnóstico basadas en el aprendizaje automático (AM).
• Identificar los factores clave para evaluar las herramientas de diagnóstico de la IA para las fiebres tropicales.
• Reunir y evaluar el rendimiento de los dispositivos de diagnóstico de IA basados en el aprendizaje automático.

Principales métodos:

• Búsqueda sistemática de Medline / PubMed, Embase, Cochrane y Scopus para estudios sobre las herramientas ML para el diagnóstico de la fiebre tropical.
• La inclusión de estudios de investigación originales con diseños transversales, centrados en la precisión del diagnóstico de la IA/ML.
• Síntesis narrativa y metanálisis de datos cuantitativos mediante el software Meta-Disc; evaluación de la calidad mediante la herramienta QUADAS-2.

Principales resultados:

• La revisión sintetizará los datos sobre las herramientas de IA basadas en el aprendizaje automático para el diagnóstico de fiebres tropicales.
• Las métricas de rendimiento de varias herramientas de diagnóstico de IA se agruparán.
• El estudio proporcionará una visión general de la precisión del diagnóstico de los dispositivos actuales de IA basados en ML.

Conclusiones:

• Esta revisión sistemática proporcionará información crucial sobre el rendimiento de las herramientas de IA/ML para el diagnóstico de la fiebre tropical.
• Los hallazgos servirán de base para el desarrollo y la aplicación de soluciones de diagnóstico basadas en la IA.
• La revisión contribuirá a comprender el potencial de la IA en el manejo de las enfermedades infecciosas tropicales.