Escala predictiva de apendicitis para menores de 4 años

¿Es posible aplicar la inteligencia artificial?

Autores/as

  • Dayhana Arango Cárdenas Estudiante
  • Jorge Andrés Castrillón Lozano Estudiante
  • Ximena Areiza Ocampo Estudiante

DOI:

https://doi.org/10.31053/1853.0605.v81.n1.44316

Palabras clave:

inteligencia artificial, apendicitis, pediatría

Resumen

La apendicitis aguda en la población pediátrica es una patología de presentación heterogénea que es diagnósticada actualmente mediante diversos criterios o escalas predictivas, que han demostrado no ser lo suficientemente precisas para ser estandarizadas, sin embargo, se han creado métodos que permitan establecer  un diagnóstico más preciso, aspecto que ha sido proporcionado por la inteligencia artificial, la cual mediante diferentes algoritmos cuenta con la capacidad de arrojar cuál es el estado del paciente y la intervención más adecuada para este, disminuyendo así la tasa de intervenciones inecesarias y por ende posibles complicaciones relacionadas.  

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Biografía del autor/a

  • Dayhana Arango Cárdenas, Estudiante
    1. Facultad de Medicina, Universidad Cooperativa de Colombia, Medellín, Colombia
  • Jorge Andrés Castrillón Lozano , Estudiante
    • Facultad de Medicina, Universidad Cooperativa de Colombia, Medellín, Colombia
    • Grupo de Investigación Infettare, Universidad Cooperativa de Colombia, Medellín, Colombia.
  • Ximena Areiza Ocampo , Estudiante
    1. Facultad de Medicina, Universidad Cooperativa de Colombia, Medellín, Colombia

Referencias

1. Rassi R, Muse F, Cuestas E. Escala predictiva de apendicitis para menores de 4 años. Rev Fac Cien Med Univ Nac Cordoba. 2023 Jun 30;80(2):119-125. doi: 10.31053/1853.0605.v80.n2.40962.

2. Aydoğdu B, Azizoğlu M, Arslan S, Aydoğdu G, Basuguy E, Salık F, Ökten M, Hanifi-Okur M. Nuevo sistema de calificación diagnóstica para apendicitis pediátrica basado en parámetros hematológicos ajustados por edad y sexo. Gac Med Mex. 2023;159(2):106-12. English. doi: 10.24875/GMM.M22000750.

3. Reismann J, Romualdi A, Kiss N, Minderjahn MI, Kallarackal J, Schad M, Reismann M. Diagnosis and classification of pediatric acute appendicitis by artificial intelligence methods: An investigator-independent approach. PLoS One. 2019 Sep 25;14(9):e0222030. doi: 10.1371/journal.pone.0222030.

4. Aydin E, Türkmen İU, Namli G, Öztürk Ç, Esen AB, Eray YN, Eroğlu E, Akova F. A novel and simple machine learning algorithm for preoperative diagnosis of acute appendicitis in children. Pediatr Surg Int. 2020 Jun;36(6):735-742. doi: 10.1007/s00383-020-04655-7.

5. Marcinkevics R, Reis Wolfertstetter P, Wellmann S, Knorr C, Vogt JE. Using Machine Learning to Predict the Diagnosis, Management and Severity of Pediatric Appendicitis. Front Pediatr. 2021 Apr 29;9:662183. doi: 10.3389/fped.2021.662183.

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Publicado

2024-03-27

Número

Sección

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Cómo citar

1.
Arango Cárdenas D, Castrillón Lozano JA, Areiza Ocampo X. Escala predictiva de apendicitis para menores de 4 años: ¿Es posible aplicar la inteligencia artificial?. Rev Fac Cien Med Univ Nac Cordoba [Internet]. 2024 Mar. 27 [cited 2024 Dec. 18];81(1):196-203. Available from: https://revistas.unc.edu.ar/index.php/med/article/view/44316

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