2021, Número 4
Inteligencia artificial: una herramienta en la imagenología para los pacientes positivos a la COVID-19
Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 28
Paginas: 274-287
Archivo PDF: 138.38 Kb.
RESUMEN
Introducción: la enfermedad por SARS-Cov-2 refuerza la importancia del uso de las nuevas tecnologías de la información y las comunicaciones en función del desarrollo e implementación de sistemas de inteligencia artificial que favorecen el diagnóstico.Objetivo: describir la posibilidad del uso de la inteligencia artificial como una herramienta en la imagenología para los pacientes positivos a la COVID-19.
Métodos: se realizó una revisión de fuentes bibliográficas en Infomed, SciELO, PubMed y Google Académico, comprendidas en los años 2015 al 2020 con el uso de palabras claves: coronavirus, COVID-19, neumonía, radiografía e inteligencia artificial. Se seleccionaron 28 documentos por su pertinencia en el estudio.
Desarrollo: la creación de sistemas de inteligencia artificial que ayuden al diagnóstico médico requiere un enfoque interprofesional de la ciencia y constituye una de las líneas de trabajo en Cuba durante la pandemia. Una condición indispensable para la introducción de la inteligencia artificial en el diagnóstico radiológico es la capacitación que deben recibir los médicos para interactuar con ella, a través de un proceso formativo que incluya una evaluación y explicación de la calidad de los datos asociada tanto al aprendizaje como a las nuevas predicciones.
Conclusiones: la utilización de inteligencia artificial mejorará el rendimiento del radiólogo para distinguir la COVID-19; la integración de estas tecnologías en el flujo de trabajo clínico de rutina puede ayudar a los radiólogos a diagnosticar con precisión.
REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)
Kaplan A, Haenlein M. Siri, Siri in my Hand, who's the Fairest in the Land? On the Interpretations, Illustrations and Implications of Artificial Intelligence. J Business Horizons [Internet]. 2019 [citado 10/09/2020];62(1):[aprox. 11 p.]. Disponible en: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0007681318301393
Lage Dávila A. Una publicación doble necesaria: Desafíos del desarrollo. El problema de las nuevas funciones de la investigación en la sociedad, visto desde la perspectiva de un hombre de laboratorio y en un país en desarrollo. Rev Medisur [Internet]. 2015 [citado 19/10/2021];13(2):[aprox. 10 p.]. Disponible en: http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1727-897X2015000200003&lng=es
Wu X, Hui H, Niu M, Li L, Wang L, He B, Yang X, Li L, Li H, Tian J, Zha Y. Deep learning-based multi-view fusion model for screening 2019 novel coronavirus pneumonia: A multicentre study. Eur J Radiol [Internet]. 2020 [citado 04/09/2020];128:[aprox. 26 p.]. Disponible en: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32408222/
Servín D. Diseño formativo interprofesional: una estrategia para desarrollar el pensamiento complejo en estudiantes de ciencias de la salud. FEM [Internet]. 2020 [citado 28/09/2020];23(1):[aprox. 6 p.]. Disponible en: https://scielo.isciii.es/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2014-98322020000100007&lng=es
Hosseiny M, Kooraki S, Gholamrezanezhad A, Reddy S, Myers L. Radiology Perspective of Coronavirus Disease 2019 (COVID-19): Lessons From Severe Acute Respiratory Syndrome and Middle East Respiratory Syndrome. AJR Am J Roentgenol [Internet]. 2020 [citado 28/02/2020];214(5):[aprox. 5 p.]. Disponible en: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32108495/
Cisneros Hidalgo YA, González Carbonell RA, Ortiz Prado A, Jacobo Almendáriz VH. Algoritmo para predecir tensiones con técnicas de inteligencia artificial en una tibia humana. Rev Cubana Invest Biomed [Internet]. 2015 [citado 20/09/2020];34(3):[aprox. 12 p.]. Disponible en: http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0864-03002015000300004&lng=es
De la Cruz Figueroa LF, Fernández Rodríguez R, González Rangel MA. Hacia herramientas de inteligencia artificial en la enseñanza médica. Enfoque preliminar. RCIM [Internet]. 2018 [citado 28/09/2020];10(1):[aprox. 8 p.]. Disponible en: http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1684-18592018000100008&lng=es
Kim JY, Choe PG, Oh Y, Oh KJ, Kim J, Park SJ, Park JH, Na HK, Oh MD. The First Case of 2019 Novel Coronavirus Pneumonia Imported into Korea from Wuhan, China: Implication for Infection Prevention and Control Measures. J Korean Med Sci [Internet]. 2020 [citado 28/09/2020];35(5):[aprox. 6 p.]. Disponible en: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32030925/
Ippolito D, Pecorelli A, Maino C, Capodaglio C, Mariani I ,Giandola T , et al. Diagnostic impact of bedside chest X-ray features of 2019 novel coronavirus in the routine admission at the emergency department: case series from Lombardy region. Eur J of Radiol [Internet]. 2020 [citado 21/09/2020];129:[aprox. 36 p.]. Disponible en: https://www.ejradiology.com/article/S0720-048X%2820%2930281-3/fulltext
Wang S, Wang T, Yang L, Yang DM, Fujimoto J, Yi F et al. Conv Path: A software tool for lung adenocarcinoma digital pathological image analysis aided by a convolutional neural network. E Bio Medicine [Internet]. 2019 [citado 14/09/2020];50:[aprox. 8 p.]. Disponible en: https://www.thelancet.com/journals/ebiom/article/PIIS2352-3964(19)30703-0/fulltext
Li L, Qin L, Zeguo X, Yin Y, Wang X, Kong B, et al. Using Artificial Intelligence to Detect COVID-19 and Community-acquired Pneumonia Based on Pulmonary CT: Evaluation of the Diagnostic Accuracy. Radiology [Internet]. 2020 [citado 24/09/2020];296(2):[aprox. 9 p.]. Disponible en: https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiol.2020200905
Murphy K, Smits H, Knoops AJG, Korst MBJM, Samson T, Scholten ET, Schalekamp S, Schaefer-Prokop CM, Philipsen RHHM, Meijers A, Melendez J, van Ginneken B, Rutten M. COVID-19 on Chest Radiographs. A Multireader Evaluation of an Artificial Intelligence System. Radiology [Internet]. 2020 [citado 04/09/2020];296(3):[aprox. 16 p.]. Disponible en: https://www.researchgate.net/publication/341257615_COVID-19_on_the_Chest_Radiograph_A_Multi-Reader_Evaluation_of_an_AI_System
Chen J, Wu L, Zhang J, Zhang L, Gong D, Zhao Y, et al. Deep learning-based model for detecting 2019 novel coronavirus pneumonia onhigh-resolution computed tomography: a prospective study. Med Rxiv [Internet]. 2020 [citado 24/09/2020];2:[aprox. 27 p.]. Disponible en: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.25.20021568v2.full.pdf