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#ESALUD #INTELIGENCIAARTIFICIAL #RIÑÓN #RENAL

El aprendizaje automático aumenta el diagnóstico de la enfermedad renal

Así lo confirman dos nuevos estudios

aprendizaje automático enfermedad renal
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Dos nuevos estudios confirman que el aprendizaje automático moderno, una rama de la inteligencia artificial en la que los sistemas aprenden de datos, identifican patrones y toman decisiones, lo que puede aumentar el diagnóstico tradicional de la enfermedad renal.

Hoy en día, los patólogos muchas veces clasifican diversas enfermedades renales sobre la base de evaluaciones visuales de biopsias de los riñones de los pacientes. Sin embargo, el aprendizaje automático tiene el potencial de automatizar y aumentar la precisión de las clasificaciones.

En uno de los estudios, el equipo de investigación desarrolló un algoritmo computacional para detectar la gravedad de la enfermedad renal diabética sin intervención humana. El algoritmo examina una imagen digital de la biopsia renal de un paciente a nivel microscópico y extrae información sobre los glomérulos, los vasos sanguíneos del riñón que filtran los desechos de la sangre para su excreción.

"El algoritmo ve todas las características medidas a partir de la biopsia de un paciente en una serie, al igual que un médico escanea la biopsia de un paciente que va de glomérulo a glomérulo y examina la estructura de cada uno"

Generalmente hay de 10 a 20 glomérulos individuales por biopsia, y el algoritmo detecta la ubicación de cada subcomponente glomerular en las imágenes digitales y a continuación, realiza muchas mediaciones en cada subcomponente. Según el Dr. Sarger, "el algoritmo ve todas las características medidas a partir de la biopsia de un paciente en una serie, al igual que un médico escanea la biopsia de un paciente que va de glomérulo a glomérulo y examina la estructura de cada uno".

Es importante destacar que según Ginley, “el algoritmo tiene memoria a corto y largo plazo, ya que examina la estructura glomerular, por lo que puede recordar e incorporar información de todos los glomérulos en su análisis final”. Los investigadores utilizaron este método para clasificar digitalmente muestras de biopsia de 54 pacientes con enfermedad renal diabética y encontraron un acuerdo sustancial entre las clasificaciones digitales y las de 3 patólogos diferentes.

En el otro estudio publicado al mismo tiempo, un equipo dirigido aplicó el aprendizaje automático para examinar las biopsias de trasplante de riñón. Desarrollaron un modelo de aprendizaje automático llamado “red neuronal convolucional” y descubrieron que podía aplicarse a tejidos de múltiples centros, para biopsias y muestras de nefrectomía, y para el análisis de tejidos.

Fuente: News Medical 

Palabras Digipedia: Inteligencia Artificial, Algoritmo, Aprendizaje automático

 

 

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