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wikiInterfaz de un conocido software utilitzado por los dispositivos DAO

Los diagnósticos asistidos por PC (DAO), en inglés Computer aided diagnosis (CAD), son procedimientos médicos que asisten a los doctores en la interpretación de contenidos multimedia conseguidos en pruebas a las que se ha sometido el paciente, como por servirnos de un ejemplo las imágenes médicas. La idea de los diagnósticos asistidos por computador no es la de dar un diagnóstico completo desde la fuente, sino más bien la de asistir a quien se hace cargo de redactarlo para lograr un diagnóstico perfecto.
Merced a esta tecnología el doctor es capaz de interpretar toda la información perceptible, puesto que las máquinas procesan al completo y no se les escapa información menor que, de otra manera, se le escaparían al ojo humano. Así, destacando la información relevante asisten al especialista a no pasar por alto ningún detalle.



Los sistemas DAO son una tecnología interdisciplinaria, en la actualidad todavía muy joven, que combina la inteligencia artificial, el procesado digital de la imagen y la radiología. El procesado de la imagen basado en complejos sistemas de reconocimiento de patrones torna posible que el doctor, en general un radiólogo, pueda interpretar con mucha menos complejidad la información contenida en la imagen médica.


Como funciona


Los sistemas DAO usan algoritmos para reconocer patrones en datos de pacientes que señalan posibles anomalías. De igual forma que un clínico se le enseña a identificar anomalías estudiando casos, los algoritmos DAO se les adiestra a reconocer patrones de una primera base de datos finita con y sin anomalías. Esta base de datos se conoce con el nombre de “conjunto de entrenamiento” (del inglés, training set).
Una vez el sistema DAO se ha amoldado (entrenado) ya está ya listo para emplearse en pacientes nuevos para advertir patrones de anomalías similares o bien descartarlos. Las clasificaciones de patrones en dispositivos DAO pretenden ser suficientemente fiables y eficaces para asistir al especialista en la identificación y valoración de exactamente las mismas. Generalmente, la confiabilidad de los dispositivos se estima a través de una base de datos diferente famosa como “conjunto de pruebas” (del inglés, test set).


La metodología de los sistemas DAO es, inevitablemente, muy similar a la de un sistema de reconocimiento de patrones estándar:

En este paso se corrigen todas y cada una de las imperfecciones de la imagen como el estruendos y se armoniza la imagen en el caso de padecer diferencias en niveles de exposición en diferentes puntos.Con la ayuda de una base de datos se procuran coincidencias para advertir estructuras esenciales en la imagen y dejarlas definidas como zonas que más tarde se analizaran individualmente.Se examina cada una de las zonas anteriormente definidas para sonsacar información esencial de cada una de ellas con respecto a, por ejemplo:

  • Forma
  • Tamaño
  • Situación
  • Compacidad
  • Relación con estructuras próximas
Así nos quedan definidas zonas que podrían resultar interesantes para nuestro diagnóstico.

  • Clasificación y Evaluación
A través de múltiples procedimientos se examinan las distintas zonas que hemos identificado anteriormente como relevantes. Cada uno de ellos de estos procedimientos cuenta con un límite que la zona en cuestión debe superar para se considere relevante, de ser de esta forma, exactamente el mismo procedimiento la destaca a fin de que no pase inadvertida para el, normalmente, radiólogo. Mentar que es este último quien se encargará, por último, de decidir qué resulta relevante para el diagnóstico y qué no, suprimiendo los últimos para futuras consultas.

Algunas de las aplicaciones de los sistemas DAO, singularmente en el momento en que nos referimos a ellos en el campo del procesado de la imagen:


Como en toda tecnología, los sistemas DAO asimismo tienen limitaciones:



  • No hay garantía de solución: Al contrario al pensamiento general, si el procedimiento marcha perfectamente, no debe asegurar un diagnóstico. Lo único que garantiza es una imagen con zonas para el algoritmo relevantes que el especialista va a deber entonces estimar.
  • Mantenimiento de la base de datos: El mayor inconveniente de esta tecnología es el mantenimiento de la base de datos. Los algoritmos que deben advertir las zonas de interés precisan preguntar estas bases donde se introducen las relaciones entre diferentes casos, hecho que hace que el costo computacional del proceso medre de forma exponencial hasta límites prohibitivos.
  • Coste elevado: Como en la mayor parte de jóvenes tecnologías, el costo económico de los sistemas DAO es actualmente todavía muy elevado.

Los sistemas DAO no pueden advertir, actualmente, el cien por ciento de cambios patológicos. La confiabilidad (tasa de aciertos) de estos puede llegar hasta el noventa por ciento en dependencia del sistema y la aplicación. Un acierto incorrecto, entendiendo como acierto incorrecto todos esos puntos que el sistema ha marcado como esenciales sin necesariamente serlo, se llaman falsos positivos (formación profesional), de manera que como menos FPs tengamos, más concreto va a ser nuestro procedimiento.


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