La inteligencia artificial podría mejorar la interpretación de las pruebas de función pulmonar para el diagnóstico de enfermedades pulmonares a largo plazo, según los hallazgos de un nuevo estudio.
Los resultados, presentados hoy 04 de septiembre de 2016 en el Congreso Internacional de la Sociedad Respiratoria Europea, son los primeros en explorar el uso potencial de la inteligencia artificial para mejorar la precisión del diagnóstico de enfermedades pulmonares.
Las pruebas actuales requieren una serie de métodos que incluyen una prueba de espirometría, que mide la cantidad volumen y la velocidad flujo de aire durante la respiración, seguida de una prueba de pletismografía corporal que mide los volúmenes pulmonares estáticos y la resistencia de las vías respiratorias y, finalmente, una prueba de difusión, que mide la cantidad de oxígeno y otros gases que cruzan los sacos aéreos de los pulmones. El análisis de los resultados de estas pruebas se basa en gran medida en la opinión de expertos y pautas internacionales, tratando de detectar un patrón en los resultados.
En este nuevo estudio, los investigadores incluyeron datos de 968 personas que se sometieron a pruebas completas de función pulmonar por primera vez. Todos los participantes recibieron un primer diagnóstico clínico basado en pruebas de función pulmonar y todas las demás pruebas adicionales necesarias como tomografías computarizadas, electrocardiograma, etc.. El diagnóstico final fue validado por el consenso del gran grupo de médicos expertos.
Los investigadores investigaron posteriormente si un concepto conocido como 'aprendizaje automático' podría usarse para analizar las pruebas completas de la función pulmonar. El aprendizaje automático utiliza algoritmos que pueden aprender y realizar análisis de datos predictivos.
El equipo desarrolló un proceso de algoritmo además de los parámetros de rutina de la función pulmonar y las variables clínicas del historial de tabaquismo, el índice de masa corporal y la edad. Basado en el patrón de los datos clínicos y de la función pulmonar, el algoritmo hace una sugerencia paradiagnóstico más probable
Wim Janssens, autor principal del estudio de la Universidad de Lovaina en Bélgica, comentó: "Hemos demostrado que la inteligencia artificial nos puede proporcionar un diagnóstico más preciso en este nuevo estudio. La belleza de nuestro desarrollo es que el algoritmopuede simular el razonamiento complejo que utiliza un clínico para dar su diagnóstico, pero de una manera más estandarizada y objetiva para que elimine cualquier sesgo ".
Los médicos deben confiar actualmente en analizar los resultados utilizando parámetros basados en la población. Con inteligencia artificial, la máquina puede observar una combinación de patrones a la vez para ayudar a producir un diagnóstico más preciso. Esto ha sucedido previamente en otros campos de la salud conInterpretación automatizada de los resultados de un electrocardiograma que se utiliza habitualmente en la práctica clínica como un sistema de apoyo a la decisión.
Marko Topalovic, el primer autor del estudio de la Universidad de Lovaina en Bélgica, dijo: "El beneficio de este método es una interpretación más precisa y automatizada de las pruebas de función pulmonar y, por lo tanto, una mejor detección de la enfermedad. Esto no solo puede ayudarclínicos no experimentados, pero también tiene muchos beneficios para la atención médica en general, ya que es un ahorro de tiempo para lograr un diagnóstico final, ya que podría disminuir la cantidad de pruebas adicionales redundantes que los clínicos realizan para confirmar el diagnóstico ".
El siguiente paso para el equipo de investigación será probar el algoritmo en diferentes poblaciones y aumentar el poder de decisión del sistema con actualizaciones continuas sobre los datos de la función pulmonar con un diagnóstico clínico validado.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionados por Fundación Europea del Pulmón . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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