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Inteligencia artificial en ortopedia: tres estrategias para el aprendizaje profundo con imágenes ortopédicas específicas

La inteligencia artificial ha logrado resultados notables en el campo de la medicina. Lea el editorial de este mes sobre inteligencia artificial en ortopedia.

#inteligenciaartificial #aprendizajeprofundo

Artificial intelligence in orthopedics: three strategies for deep learning with orthopedic specific imaging | SpringerLink
  • La inteligencia artificial (IA) ha logrado resultados notables en toda la sociedad, incluso en el campo de la medicina. A medida que avanzan las técnicas, no es raro que la IA supere a los médicos en determinadas condiciones [2].
  • Una rama de la IA, conocida como aprendizaje automático, denota la capacidad de una máquina para identificar relaciones entre datos sin criterios explícitos. Esta identificación de relaciones suele mejorar con el aumento de la experiencia y los datos, y permite que los algoritmos modelen relaciones que, de lo contrario, podrían ser demasiado complejas para los métodos estadísticos estándar. El aprendizaje profundo es un campo del aprendizaje automático que se refiere a un modelo con una estructura de red neuronal artificial e imita las conexiones neuronales del cerebro humano (Fig. 1).
  • El determinante más importante del rendimiento del algoritmo de aprendizaje automático convencional (aparte de la calidad y cantidad de datos) es la selección adecuada de funciones. Si el proceso de selección de características se ejecuta adecuadamente, es posible lograr un rendimiento suficientemente efectivo independientemente del tipo de modelo utilizado. Por otro lado, si la selección de características no tiene éxito, es difícil lograr un rendimiento adecuado, independientemente de la popularidad o la supuesta capacidad del algoritmo candidato.
  • Actualmente, no existe un estándar de oro para el proceso de selección de funciones. Por lo tanto, todavía existe la necesidad de una metodología cuidadosa que describa el conocimiento técnico y médico cuando se utilizan algoritmos tradicionales de aprendizaje automático. Por el contrario, el aprendizaje profundo tiene la ventaja del análisis de extremo a extremo utilizando datos de entrada sin el proceso de selección de características. Ofrece la ventaja de no tener que depender estrictamente de la selección de funciones, ya que utiliza todos los parámetros disponibles.
  • Sin embargo, el aprendizaje profundo también tiene una barrera de entrada que requiere la preparación de datos para la capacitación. Además, es importante asegurar una unidad de procesamiento de gráficos (GPU) de alto rendimiento para un experimento eficiente, ya que los tiempos y costos de entrenamiento del modelo a menudo pueden volverse cada vez más onerosos [3].

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35022826/

https://link.springer.com/article/10.1007/s00167-021-06838-8

Ko S, Pareek A, Ro DH, Lu Y, Camp CL, Martin RK, Krych AJ. Artificial intelligence in orthopedics: three strategies for deep learning with orthopedic specific imaging. Knee Surg Sports Traumatol Arthrosc. 2022 Mar;30(3):758-761. doi: 10.1007/s00167-021-06838-8. Epub 2022 Jan 13. PMID: 35022826.

Copyright © 2022, The Author(s) under exclusive licence to European Society of Sports Traumatology, Knee Surgery, Arthroscopy (ESSKA)

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El efecto de la reparación del manguito rotador en la función temprana del hombro por encima de la cabeza: un estudio en 1600 reparaciones consecutivas del manguito rotador.

Los desgarros del manguito de los rotadores a menudo se reparan quirúrgicamente, generalmente con buenos resultados. Sin embargo, las reparaciones se repiten con poca frecuencia y la importancia de la integridad de las reparaciones con respecto a los primeros resultados funcionales después de la reparación del manguito rotador no está clara. Por lo tanto, el propósito de este estudio fue determinar el efecto de una repetición en las actividades generales en una gran cohorte de pacientes después de la reparación del manguito rotador

A nuestro entender, este es el estudio más grande para evaluar el efecto de la integridad de la reparación del manguito rotador en la función del hombro. Los pacientes que tuvieron una reparación artroscópica del manguito rotador informaron mejoras significativas en los niveles de dolor por encima de la cabeza, independientemente de la integridad de la reparación a los 6 meses. La integridad de la reparación influyó en el poder supraespinoso y en la rotación externa, donde los pacientes con reparaciones intactas fueron más fuertes que los que tenían una reaparición.

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/27521135

https://www.jshoulderelbow.org/article/S1058-2746(16)30177-X/fulltext

2017 Jan;26(1):20-29. doi: 10.1016/j.jse.2016.05.022. Epub 2016 Aug 9.

The effect of rotator cuff repair on early overhead shoulder function: a study in 1600 consecutive rotator cuff repairs.

 

KEYWORDS:

Rotator cuff; arthroscopic rotator cuff repair; overhead function; patient-reported outcomes; postoperative integrity; shoulder function

PMID:  27521135
DOI:  10.1016/j.jse.2016.05.022
[Indexed for MEDLINE]