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La inteligencia artificial ayuda a evaluar las pruebas de alergia en la piel

Los científicos polacos han SkinLogic-Solución desarrollada que permite pruebas de alergia cutánea más eficientes y resultados más fiables. El método utiliza cámaras de imagen térmica y de vídeo y un sistema que analiza las imágenes hasta el último píxel.

Los autores de la solución descrita son especialistas de la Facultad de Electrónica y Tecnología de la Información de la Universidad Tecnológica de Varsovia, el equipo del profesor Jacek Stępień (compañía Milton Essex) y el Instituto Médico Militar.

Las pruebas clínicas dieron muy buenos resultados. El sistema identifica correctamente hasta el 98% de los casos, incluso los raros Allergien. Además, es con SkinLogic posible detectar lesiones con un diámetro máximo de 0,3 mm.

 Fuente de la imagen: Pixabay

Desarrollo y operación de SkinLogic

Como se señaló en un comunicado de prensa de la Universidad Tecnológica de Varsovia (WUT), desde una perspectiva de TI, SkinLogic es un sistema de procesamiento de datos. El dispositivo consta de un trípode y las cámaras mencionadas al principio. Durante las pruebas, la mano del paciente debe estar fija en el soporte. El dispositivo toma fotografías con luz visible e infrarroja en momentos determinados y registra lo que sucede en los fragmentos de piel tratados con alérgenos. Una vez que la documentación digital está disponible, es hora de editar el PW algoritmo para su uso.

Es importante destacar que con el método manual habitual de medición de reacciones alérgicas (ampollas), el resultado no es del todo exacto. Sin embargo, cuando se usa SkinLogic, la medición la realiza el algoritmo. Además, el sistema comprueba tanto el tamaño de la reacción como otros parámetros, como p. B. su forma. La imagen obtenida con el espectro infrarrojo lejano es útil para esto.

Análisis de material digital

Durante el análisis, las imágenes se dividen en segmentos correspondientes a la ubicación de las incisiones en la piel (cada segmento se puede examinar por separado). Al analizar los datos a lo largo del tiempo, se puede ver cómo ha cambiado el segmento.

¿De dónde provienen los datos de entrada para el sistema de inteligencia artificial? Utilizaron 1500 imágenes (registros) de reacciones alérgicas en la piel que los médicos recopilaron durante los ensayos clínicos en 100 pacientes. Esto permitió que el algoritmo aprendiera a reconocer qué imagen representa una reacción alérgica y cuál no.

Lo que obtenemos de las imágenes de la cámara son imágenes de 100x100 píxeles. Un médico que examina una ampolla alérgica solo tiene el área visible a simple vista. Examinamos cada píxel de las imágenes. Se podría decir que un diagnóstico estándar se basa en un solo valor, mientras que la respuesta probada por inteligencia artificial se basa en millones de valores y combinaciones reconocidas.", explica el profesor Robert Nowak, Jefe del Departamento de inteligencia artificial. Sería extremadamente difícil para un ser humano encontrar estos patrones; a algoritmo entrenado hace este trabajo rápidamente y es muy preciso. Más datos significa más ruido para eliminar, pero el algoritmo también puede manejar este problema. Nuestro sistema fue entrenado usando un conjunto de patrones desarrollados por un consorcio médico, por lo que tiene una base de alta calidad”, agrega el investigador.

Mejor diagnóstico y planificación del tratamiento.

El sistema se está probando actualmente como parte del prerregistro. Una vez utilizado en la práctica clínica, puede ser una ayuda inestimable. significa mas rapido Diagnosticar, proporciona resultados más precisos y permite una consulta más sencilla con otros especialistas gracias a la adquisición digital del material.

El artículo "Reconocimiento de reacciones alérgicas en la piel basado en termografía mediante redes neuronales convolucionales" se publicó en la revista Scientific Reports a mediados de febrero.