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Uso de IA para diagnosticar defectos de nacimiento en imágenes de ultrasonido fetal

Adamed Mujer en 18 julio, 2022 - 8:12 am en Embarazo

Un nuevo estudio de la Facultad de Medicina de Ottawa y publicado en la revista ‘PLOS ONE’, ha utilizado un modelo único de aprendizaje profundo basado en inteligencia artificial (IA) como herramienta de asistencia para la lectura rápida y precisa de imágenes de ultrasonido.

El objetivo del estudio del equipo era demostrar el potencial de la arquitectura de aprendizaje profundo para respaldar la identificación temprana y confiable del higroma quístico a partir de ecografías del primer trimestre. El higroma quístico es una afección embrionaria que hace que el sistema vascular linfático se desarrolle de manera anormal. Es un trastorno raro y potencialmente mortal que conduce a la inflamación de líquido alrededor de la cabeza y el cuello.

Utilizando casi 300 ecografías fetales, las imágenes se analizaron usando un modelo DenseNet para identificar correctamente los casos de higroma quístico en comparación con los controles normales mediante el cálculo de la sensibilidad, la especificidad y otras medidas. También se generaron mapas de calor de activación de la clase de degradado, que visualizan píxeles en imágenes, para evaluar la interpretabilidad del modelo. La precisión general del modelo fue del 93%.

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