Learning algorithm para la detección de pólipos

learning algorithm

Desarrollan un learning algorithm para la detección de pólipos

El learning algorithm para la detección de pólipos fue realizado y validado por investigadores de Wision AI, con sede en Shanghai, en colaboración con el Centro de Endoscopia Avanzada en BIDMC, la Escuela de Medicina de Harvard en Boston y la Academia de Ciencias Médicas de Sichuan y el Hospital Popular Provincial de Sichuan en Chengdu, China.

Según un estudio publicado en la revista Nature Biomedical Engineering, el learning algorithm se entrenó en 5,545 imágenes (66 por ciento contenía pólipos, 34 por ciento no) tomadas de más de 1,200 informes de colonoscopia de pacientes. Berzin y sus colaboradores validarón el algoritmo en cuatro conjuntos de datos independientes: dos para análisis de imágenes (conjunto de datos A y B) y dos para análisis de vídeo (conjunto de datos C y D).

El learning algorithm se validó en las 27,113 imágenes en el conjunto de datos A, alcanzó una sensibilidad y especificidad por imagen de 94.4 por ciento y 96 por ciento, respectivamente.

Los resultados adicionales fueron los siguientes:

  • La validación en el conjunto de datos B (612 imágenes de colonoscopia) produjo un 88 por ciento de sensibilidad por imagen.
  • El conjunto de datos C contenía una serie de videos de colonoscopia con 138 pólipos, en los cuales el algoritmo alcanzó una sensibilidad de 91.6 por ciento por imagen entre más de 60,000 cuadros de video y una sensibilidad de 100 por ciento por pólipo.
  • En el conjunto de datos D: 54 videos que no contienen pólipos, el algoritmo logró una sensibilidad por imagen del 95.4 por ciento entre más de un millón de cuadros.

Wision AI demuestra que el learning algorithm puede detectar pólipos automáticamente durante la colonoscopia, abriendo nuevas puertas para aumentar la efectividad de la colonoscopia de detección y permitiendo una nueva métrica de control de calidad que puede mejorar las habilidades de endoscopia.