En los últimos años, el creciente desarrollo computacional y el acceso a grandes cantidades de datos han permitido la explotación de los recursos informáticos para el avance de la Inteligencia Artificial (IA) en diversos campos, y uno de los sectores más beneficiados es la radiología. Un estudio reciente ha analizado el impacto de la IA en esta disciplina y la necesidad de implementarla en los servicios de imagenología.
El objetivo de la investigación, que empleó 23 referencias bibliográficas tanto en inglés como en español, fue evaluar cómo la IA ha influido en la Radiología y qué beneficios puede aportar su implementación. Para ello, se utilizaron descriptores como «Inteligencia Artificial», «Radiología» y «Aprendizaje automático» en español, así como «Artificial Intelligence», «Radiology» y «Machine Learning» en inglés, consultando bases de datos como PubMed, SciELO y ScienceDirect.
El estudio reveló que la IA ha sido implementada en prácticamente todos los ámbitos de la Radiología, con el objetivo de mejorar y desarrollar programas que faciliten la obtención y diagnóstico de imágenes tanto para radiólogos como para técnicos. Cuba también está inmersa en este proceso; se están dando los primeros pasos por el desarrollo de estas tecnologías.
Las conclusiones destacan los beneficios que la IA aporta a la Radiología, como la investigación, la optimización del flujo de trabajo, la radiómica y la predicción y clasificación de imágenes. Estos avances permiten aumentar la calidad de los procesos de diagnóstico, lo cual solo es posible a través de la estrecha colaboración entre las ciencias médicas e informáticas.
La implementación de la IA en la Radiología ha revolucionado el campo de la medicina diagnóstica, permitiendo una interpretación más precisa y eficiente de las imágenes médicas. Los algoritmos de aprendizaje automático y el análisis de big data han abierto nuevas posibilidades en la detección temprana de enfermedades, la personalización de tratamientos y la mejora de los resultados clínicos.
Sin embargo, es importante destacar que la IA no reemplazará al radiólogo, sino que se convertirá en una herramienta complementaria que potencia su capacidad de análisis y toma de decisiones. La interpretación de las imágenes seguirá requiriendo del juicio clínico y experiencia del profesional médico, pero con el apoyo de la IA, se podrá agilizar y mejorar el proceso de diagnóstico.
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El estudio se basó en una muestra de 34 gestantes adolescentes, analizando variables como la edad materna, características sociodemográficas, factores familiares, sociales y económicos de riesgo, así como la deserción escolar. Los resultados revelaron que el 55,9% de las gestantes se encontraban en el rango de edad de 18 a 19 años. El 47% había alcanzado el nivel preuniversitario y el 52,9% eran estudiantes en el momento del embarazo. Además, el 67,6% estaba en una unión ocasional y la mayoría de ellas tuvo su primera relación sexual después de los 14 años (58,8%). Se observó que el 32,4% de las gestantes adolescentes eran hijas de madres que también tuvieron un embarazo en su adolescencia. En cuanto a los factores socioeconómicos, el estudio reveló que el 43,8% de las gestantes provenían de familias con un bajo ingreso per cápita. Alarmantemente, el 58,8% de las adolescentes abandonaron sus estudios tras quedar embarazadas.
La infección por poliovirus ocasiona parálisis en hasta 1 de cada 200 personas infectadas. La utilización de vacunas con poliovirus inactivados y de vacunas antipoliomielíticas orales con poliovirus vivos atenuados (OPV) seguras y eficaces ha logrado que solo queden dos focos de poliovirus salvaje de tipo 1, en Afganistán y Pakistán. Sin embargo, las vacunas con OPV pueden revertir a la virulencia y producir brotes de poliovirus circulantes de origen vacunal (cVDPV).
La actividad científica estudiantil en las carreras de ciencias médicas experimentó en los últimos años un mayor crecimiento; aparejado a esto surgió la necesidad de velar por su mejora, y una forma de hacerlo consistió en introducir la bibliometría como herramienta eficaz para evaluar la actividad científica en las diferentes áreas.
El análisis de sentimientos o minería de opiniones es una rama de la computación que permite analizar opiniones, sentimientos y emociones en ciertas áreas de interés social como productos, servicios, organizaciones, compañías, eventos y temas de interés actual. En tal sentido, este estudio se propuso identificar los sentimientos y tópicos presentes en los tweets que hicieron mención a las vacunas cubanas Soberana 02 y Abdala en la red social Twitter.
