Descubren problemas tiroideos no diagnosticados mediante sistema computarizado
Por el equipo editorial de LabMedica en español Actualizado el 04 Oct 2012 |
Científicos de la India han desarrollado un sistema experto mejorado para el diagnóstico de la enfermedad tiroidea.
Jaganathan Palanichamy y Rajkumar Nallamuthu del Colegio PSNA de Ingeniería y Tecnología (Tamilnadu, India) encontraron que la clasificación de un conjunto de datos, en bruto, de las historias clínicas de los pacientes, podría permitir descubrir problemas de la tiroides no diagnosticados a través de análisis computarizados.
El algoritmo de detección desarrollado por el equipo del PSNA aumenta la exactitud de los métodos anteriores, subiendo el nivel a casi 93,5%, en oposición a las pruebas anteriores que tenían 92% de confianza, o menos. Esto significa que 15 pacientes no reciben un resultado falso positivo ni un resultado falso negativo por cada 1000 estudiados en la base de datos.
En una red de salud con millones de pacientes, esto puede significar un número significativo de personas correctamente identificadas con un problema de tiroides, con base en las historias clínicas, en lugar de tener que realizar pruebas de sangre específicas de la función tiroidea. El método de selección también podría ser utilizado por los médicos en la clínica para evaluar a los pacientes que se presentan con una variedad de síntomas y así identificar con precisión si son necesarios exámenes de la tiroides y la posterior intervención farmacéutica.
La enfermedad de tiroides en la que se produce demasiada hormona tiroidea o muy poca, es un problema común de salud. Una tiroides hiperactiva puede producir aumento de la transpiración, pulso elevado, temblores, ansiedad, nerviosismo e irritabilidad, insomnio, adelgazamiento de la piel, cabello fino y quebradizo, y debilidad muscular. Una tiroides inactiva puede causar estreñimiento, intolerancia al frío, disminución del sudor, pulso lento, depresión, piel seca, y mala fertilidad de la mujer. La enfermedad de la tiroides es a menudo asintomática y, con frecuencia, no es diagnosticada.
Enlace relacionado:
PSNA College of Engineering and Technology
Jaganathan Palanichamy y Rajkumar Nallamuthu del Colegio PSNA de Ingeniería y Tecnología (Tamilnadu, India) encontraron que la clasificación de un conjunto de datos, en bruto, de las historias clínicas de los pacientes, podría permitir descubrir problemas de la tiroides no diagnosticados a través de análisis computarizados.
El algoritmo de detección desarrollado por el equipo del PSNA aumenta la exactitud de los métodos anteriores, subiendo el nivel a casi 93,5%, en oposición a las pruebas anteriores que tenían 92% de confianza, o menos. Esto significa que 15 pacientes no reciben un resultado falso positivo ni un resultado falso negativo por cada 1000 estudiados en la base de datos.
En una red de salud con millones de pacientes, esto puede significar un número significativo de personas correctamente identificadas con un problema de tiroides, con base en las historias clínicas, en lugar de tener que realizar pruebas de sangre específicas de la función tiroidea. El método de selección también podría ser utilizado por los médicos en la clínica para evaluar a los pacientes que se presentan con una variedad de síntomas y así identificar con precisión si son necesarios exámenes de la tiroides y la posterior intervención farmacéutica.
La enfermedad de tiroides en la que se produce demasiada hormona tiroidea o muy poca, es un problema común de salud. Una tiroides hiperactiva puede producir aumento de la transpiración, pulso elevado, temblores, ansiedad, nerviosismo e irritabilidad, insomnio, adelgazamiento de la piel, cabello fino y quebradizo, y debilidad muscular. Una tiroides inactiva puede causar estreñimiento, intolerancia al frío, disminución del sudor, pulso lento, depresión, piel seca, y mala fertilidad de la mujer. La enfermedad de la tiroides es a menudo asintomática y, con frecuencia, no es diagnosticada.
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