Investigación sobre el diagnóstico auxiliar de la disfunción neurogénica del tracto urinario inferior masculino...

Área de la Ciencia:

• Urología
• Inteligencia artificial
• Diagnóstico médico

Sus antecedentes:

• El diagnóstico de la disfunción neurogénica del tracto urinario inferior (NLUTD) es un desafío y propenso a un diagnóstico erróneo por parte de médicos inexpertos.
• El diagnóstico preciso es crucial para la gestión y el tratamiento efectivos de los pacientes.
• Los métodos de diagnóstico actuales pueden carecer de la precisión necesaria para casos complejos.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y validar modelos de algoritmos de aprendizaje profundo para el diagnóstico automatizado de la NLUTD masculina.
• Integrar la urodinámica de video con la IA para mejorar la precisión del diagnóstico.
• Establecer un proceso automatizado para el diagnóstico y el tratamiento de NLUTD.

Principales métodos:

• Se utilizaron datos urodinámicos de 384 pacientes varones con NLUTD (2009-2021).
• Modelos de aprendizaje profundo entrenados y validados (yolov5, yolov10) en las huellas de flujo de presión y las imágenes de cistouretrografía.
• Se han construido modelos de evaluación cualitativa y de localización para el NLUTD masculino.

Principales resultados:

• El modelo yolov10x logró una precisión media (mAP) de 0,89 para la evaluación cualitativa de la obstrucción de salida de la vejiga y la contractilidad del detrusor.
• El modelo yolov5x logró un mAP promedio de 0,83 para la evaluación de la localización de la obstrucción de salida de la vejiga.
• Ambos modelos demostraron un alto rendimiento en sus respectivas tareas de diagnóstico.

Conclusiones:

• El modelo yolov10x es eficaz para la evaluación cualitativa de la obstrucción de salida de la vejiga y la contractilidad del detrusor en el NLUTD masculino.
• El modelo yolov5x es adecuado para la evaluación de la localización de la obstrucción de salida de la vejiga en pacientes masculinos con NLUTD.
• La urodinámica de video impulsada por IA ofrece un enfoque prometedor para el diagnóstico preciso y automatizado de NLUTD.