Científicos de la Universidad Sechenov han creado un modelo de aprendizaje automático de alta precisión capaz de realizar un diagnóstico diferencial no invasivo de cuatro enfermedades respiratorias crónicas graves basándose en el análisis de la composición del aire exhalado. La tecnología permite identificar patologías con un cuadro clínico similar en etapas tempranas, cuando los métodos estándar de espirometría son ineficaces.
Un estudio clínico a gran escala analizó los patrones de exhalación de 843 participantes, divididos en grupos objetivo y un grupo de control de voluntarios sanos.
El modelo matemático, entrenado con un conjunto de datos de espectrometría, analiza las sutiles diferencias en la composición de los gases.
Los algoritmos de clasificación separan con éxito los biomarcadores de procesos inflamatorios, genéticos y destructivos en el tejido pulmonar, demostrando altos índices de sensibilidad y especificidad en las pruebas ciegas de muestras.
El director del Instituto de Cardiología Personalizada de la Universidad Sechenov, Filipp Kopylov, aclaró que el objetivo final del proyecto es integrar sistemas de IA multidisciplinarios en los consultorios de terapeutas y especialistas.
El sistema de IA evaluará instantáneamente la composición química de la exhalación y emitirá una recomendación: si la persona necesita una consulta en profundidad con un neumólogo, cardiólogo, endocrinólogo u oncólogo. Actualmente estamos ampliando las capacidades de los algoritmos para detectar cardiopatías, trastornos endocrinos y algunos tipos de cáncer.
El uso del perfilado metabolómico del aire exhalado permitirá a los médicos no solo diagnosticar rápidamente, sino también monitorear dinámicamente el estado del paciente, evaluando la respuesta del cuerpo a la terapia farmacológica prescrita sin procedimientos invasivos repetidos.
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