Análisis de aprendizaje profundo de resonancias magnéticas de rodilla para la predicción de prótesis total

La osteoartritis de rodilla es una enfermedad muy incapacitante que tiene algunas opciones de tratamiento conservador (pérdida de peso, actividad aeróbica y ejercicios de fortalecimiento muscular) que son más eficaces cuando se inician durante las primeras etapas de la enfermedad. Por ello una estrategia preventiva en pacientes sin degeneración avanzada de la articulación de la rodilla, optimizaría los resultados del tratamiento conservador.

La resonancia magnética es una modalidad de diagnóstico por la imagen muy útil para evaluar la artrosis de rodilla, ya que puede estudiar las estructuras articulares, el cartílago, el menisco, el hueso, el ligamento y la membrana sinovial, habituales fuentes de dolor.

El aprendizaje profundo (DL) es una forma avanzada de inteligencia artificial (AI) que se utiliza con éxito en aplicaciones de diagnóstico por imagen. Con suficientes datos de entrenamiento a partir de imágenes de resonancia y la información de pronóstico se podría agilizar la evaluación de riesgo de prótesis total de rodilla. Actualmente esta predicción se hace estudiando cada característica estructural individual con un sistema de puntuación.

De todo esto trata el siguiente artículo publicado en nature.com https://rdcu.be/deXuO