2022, Número 2
<< Anterior Siguiente >>
Acta de Otorrinolaringología CCC 2022; 50 (2)
Desarrollo de una app móvil para la evaluación preoperatoria de la tomografía de senos paranasales: un paso hacia la inteligencia artificial
Ospina J, Forigua DC, Hernández CA, Ayobi MN, Correa GT, Peñaranda A, Janjua A
Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 15
Paginas: 124-132
Archivo PDF: 776.01 Kb.
RESUMEN
Introducción: la revolución tecnológica que hemos vivido en los últimos años ha
generado un extendido uso de la inteligencia artificial (IA) como tecnología de base
para el desarrollo de diversos sistemas y soluciones en medicina. En el campo de la
otorrinolaringología, estamos viendo hasta ahora los primeros esfuerzos para aprovechar
este surgimiento.
Objetivo: el presente proyecto busca describir el proceso
de desarrollo de una app móvil creada gracias al trabajo colaborativo entre otorrinolaringólogos
e ingenieros biomédicos, que tiene la intención de optimizar la
evaluación preoperatoria de la tomografía de senos paranasales (TC de SPN).
Métodos:
el desarrollo de la app siguió el método de priorización para especificaciones
de MoSCoW. Utilizamos la información recolectada de encuestas realizadas a 29
expertos en rinología de diferentes partes del mundo, quienes evaluaron variantes
anatómicas en la tomografía y se utilizaron dos modelos de regresión para la predicción
de dificultad y riesgo a partir de herramientas de aprendizaje estadístico.
Conclusión: hemos desarrollado una herramienta y un modelo estadístico que es
fácil de utilizar y que idealmente ayudará al cirujano en el proceso de evaluación
preoperatoria de TC de SPN. Este es un ejercicio que permite demostrar la eficacia
de un desarrollo colaborativo para lograr soluciones en nuestra especialidad y un
acercamiento hacia la IA.
REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)
Jotterand F, Bosco C. Artificial Intelligence in Medicine: A Sword of Damocles? J Med Syst. 2022;46(1):1-5. doi: 10.1007/s10916-021-01796-7
Crowson MG, Ranisau J, Eskander A, et al. A contemporaryreview of machine learning in otolaryngology–head and necksurgery. Laryngoscope. 2020;130(1):45-51. doi: 10.1002/lary.27850
Dapre.presidencia.gov.co. Marco ético para la inteligenciaartificial en Colombia [Internet]. Gobierno de Colombia. 2021[citado falta la fecha]. Disponible en: https://dapre.presidencia.gov.co/TD/MARCO-ETICO-PARA-LA-INTELIGENCIA-ARTIFICIAL-EN-COLOMBIA-2021.pdf
Chowdhury NI, Smith TL, Chandra RK TJ. Automatedclassification of osteomeatal complex inflammation on CT using convolutional neural networks. Int Forum Allergy Rhinol.2019;176(5):139-148. doi: 10.1002/alr.22196.
Liu GS, Bs AY, Ba DK, et al. Deep learning classificationof inverted papilloma malignant transformation using 3Dconvolutional neural networks and magnetic resonanceimaging. 2022;(September 2021):1-9. doi: 10.1002/alr.22958
Spielman DB, Gudis DA. How I Do It PreoperativeSinus Computed Tomography Scan Review Checklist.2020;(December):706-708. doi: 10.1002/lary.28444
Kagen S, Garland A. Asthma and Allergy Mobile Apps in 2018.Curr Allergy Asthma Rep. 2019;19(1):6. doi: 10.1007/s11882-019-0840-z
Dolin RH, Alschuler L, Boyer S, Beebe C, Behlen FM, BironPV, et al. HL7 Clinical Document Architecture, Release 2. JAm Med Inform Assoc. 2006;13(1):30-9. doi: 10.1197/jamia.M1888
Goossen W, Langford LH. Exchanging care records usingHL7 V3 care provision messages. J Am Med Inform Assoc.2014;21(e2):e363-8. doi: 10.1136/amiajnl-2013-002264
Dolin RH, Alschuler L, Beebe C, Biron PV, Boyer SL, Essin D, etal. The HL7 Clinical Document Architecture. J Am Med InformAssoc. 2001;8(6):552-69. doi: 10.1136/jamia.2001.0080552
Haynes AB, Weiser TG, Berry WR, Lipsitz SR. A SurgicalSafety Checklist to Reduce Morbidity and Mortality in a GlobalPopulation. N Engl J Med. 2010;360(5):491-499. doi: 10.1056/NEJMsa0810119
Tewfik MA, Wormald PJ. Ten Pearls for Safe Endoscopic SinusSurgery. Otolaryngol Clin North Am. 2010;43(4):933-944. doi:10.1016/j.otc.2010.04.017
O’Brien WT, Hamelin S, Weitzel EK. The preoperative sinusCT: Avoiding a “cLOSE” call with surgical complications.Radiology. 2016;281(1):10-21. doi: 10.1148/radiol.2016152230
García-Chabur MA, Peñaranda D, Pinzón M, et al. Lista dechequeo preoperatorio para la cirugía endoscópica de hipófisisPreoperative checklist for endoscopic pituitary surgery. ActaOtorrinolaringol Cirugía Cabeza y Cuello. 2020:322-330. doi:10.37076/acorlv48i4.562
Liquid-state.com. Digital Health App Trends to Consider for2018 [Internet]. Digital Health Trends. 2018 Disponible en:https://liquid-state.com/digital-health-app-trends-2018/