La inteligencia artificial (IA) puede diagnosticar la osteoporosis a partir de radiografías de cadera

Investigadores del Hospital de la Universidad Nacional de Seúl (Seúl, Corea) desarrollaron un modelo que puede diagnosticar automáticamente la osteoporosis a partir de radiografías de la cadera. El método combina la radiómica, una serie de métodos de procesamiento y análisis de imágenes para obtener información de la imagen, con el aprendizaje profundo, un tipo avanzado de IA. El aprendizaje profundo se puede entrenar para encontrar patrones en imágenes asociadas con enfermedades.

Los investigadores desarrollaron el modelo de radiómica profunda utilizando casi 5.000 radiografías de cadera de 4.308 pacientes obtenidas durante más de 10 años. Desarrollaron los modelos con una variedad de características profundas, clínicas y de textura y luego los probaron externamente en 444 radiografías de cadera de otra institución. El modelo de radiómica profunda con características profundas, clínicas y de textura fue capaz de diagnosticar osteoporosis en radiografías de cadera con un desempeño diagnóstico superior al de los modelos que utilizan solo textura o solo características profundas, lo que permite el diagnóstico oportunista de la osteoporosis.

“Para los pacientes con dolor de cadera, los radiólogos a menudo evalúan solo los hallazgos de imágenes que pueden causar dolor, como fracturas, osteonecrosis y osteoartritis”, dijo el autor del estudio, Hee-Dong Chae, MD, del Departamento de Radiología del Hospital de la Universidad Nacional de Seúl. “Aunque las imágenes de rayos X contienen más información sobre la salud de los huesos y músculos del paciente, esta información a menudo se pasa por alto o se considera menos importante”.

“Nuestro estudio muestra que la detección oportunista de osteoporosis usando estas imágenes de rayos X es ventajosa, y nuestro modelo puede servir como una herramienta de clasificación que recomienda DXA en pacientes con alta sospecha de osteoporosis”, agregó el Dr. Chae.

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Hospital de la Universidad Nacional de Seúl