Sistema de inteligencia artificial para la predicción de vía aérea difícil
La evaluación precisa de la vía aérea difícil (VAD) es crucial en anestesiología. La inteligencia artificial (IA) emerge como una herramienta prometedora, pero su eficacia en la predicción de VAD aún no está clara. El objetivo de este estudio fue demostrar la eficacia del sistema de inteligencia ar...
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| Published: |
Centro Médico Docente La Trinidad
2024-12-01
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| Series: | Revista Científica CMDLT |
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| author | Yineska Zoreli Pantoja Porte Alejandro Agustín Alfonzo Guía |
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La evaluación precisa de la vía aérea difícil (VAD) es crucial en anestesiología. La inteligencia artificial (IA) emerge como una herramienta prometedora, pero su eficacia en la predicción de VAD aún no está clara. El objetivo de este estudio fue demostrar la eficacia del sistema de inteligencia artificial para la predicción de vía aérea difícil. Se realiz´ó un estudio observacional comparativo, prospectivo, de corte transversal. Se evaluaron 50 pacientes mediante fotografías estandarizadas analizadas por IA y evaluación de vía aérea (VA) convencional por anestesiólogos. El método de IA identificó una incidencia de VAD del 16%, mientras que el método convencional detectó un 38%. La IA mostró una sensibilidad del 42%, especificidad del 94%, valor predictivo positivo del 80% y negativo del 73%. El área bajo la curva ROC fue 0.6782683 para IA y 1 para el método convencional. Aunque la IA demostró alta especificidad, su sensibilidad moderada sugiere limitaciones en la predicción de VAD. El método convencional mostró un rendimiento superior. La IA tiene potencial como herramienta complementaria en la predicción de VAD, pero actualmente no puede reemplazar la evaluación clínica convencional.
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| institution | Kabale University |
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| publisher | Centro Médico Docente La Trinidad |
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