Aplicaciones de la inteligencia artificial (IA) en la valoración de lesiones focales hepáticas (LFH)

Resumen

La importancia de IA en el reconocimiento automatizado de lesiones: Algoritmos de visión por computadora (CNNs) y aprendizaje automático para predecir tipo de lesión o el riesgo de malignidad, el mejor tratamiento o el pronóstico Radiología (TC, RM, ecografía) Reconocimiento automatizado de lesiones: Algoritmos CNNs detectan y segmentan automáticamente LFH en imágenes de TC, RM o ecografía. Caracterización de lesiones: IA diferencia entre lesiones mediante el análisis de patrones de realce, textura y forma. Plataformas como InferOperator de Infervision Aplicación: Modelos de IA, como LiverAI, entrenados con arquitecturas avanzadas como GPT-4, clasifican lesiones hepáticas según el sistema LI-RADS, utilizado para evaluar el riesgo de malignidad en pacientes con cirrosis. Modelos biogenomicos·: Vinculan características de imagen con perfiles genómicos tumorales. Radiomica Extracción de características cuantitativas invisibles al ojo humano. Se combinan con aprendizaje automático para predecir el tipo de lesión o el riesgo de malignidad. TexRAD™ y RADIOMICS Imágenes de CEUS para predecir la supervivencia libre de progresión en pacientes con hepatocarcinoma tratados Apoyo a la toma de decisiones clínicas Sistemas CADx: una segunda opinión basada en bases de datos de imágenes y resultados previos. Modelos predictivos: Estiman el pronóstico o la respuesta al tratamiento (TACE o ablación). Triage: Priorizan estudios con hallazgos sospechosos Algoritmos CNN especialmente en áreas con recursos limitados. La IA se utiliza en la práctica clínica para mejorar la precisión diagnóstica, la planificación del tratamiento y facilitar la investigación de las LFH.