Aprendizaje automático para el diagnóstico de células cancerosas en imágenes citológicas de líquido pleural: Una revisión sistemática de la literatura
DOI:
https://doi.org/10.15381/rpcs.v6i2.29281Palabras clave:
Derrame Pleural (DP), Líquido pleural, examen citológico, Machine Learning (ML)Resumen
En medicina se utiliza el aprendizaje automático para diagnosticar enfermedades de forma rápida y precisa, cuyos resultados apoyan al médico para tomar decisiones acertadas. El Derrame Pleural, enfermedad frecuente cuyo 50% de pacientes tienen diagnóstico de cáncer. El objetivo fue describir técnicas de aprendizaje automático que se utilizan para el diagnóstico de células cancerosas en imágenes citológicas de líquido pleural. Para la revisión sistemática se utilizó la estrategia PICO y la metodología PRISMA. Para las preguntas de investigación, se establecieron criterios de selección, identificando 142 artículos, seleccionando 18 artículos después del filtrado. Las técnicas utilizadas U_Net con 8 artículos, Transfer Learning con 4 artículos, Support vector machine con 3 artículos, CNN con 3 artículos, ANN con 3 artículos, X-Boost con un artículo, K-Means con un artículo y otras técnicas de ML con 4 artículos. Con respecto al conjunto de datos, los más usados fueron las imágenes citológicas en 10 investigaciones, imágenes de tomografías en 4 investigaciones, imágenes de radiografía en 3 investigaciones y una investigación con 1 ecografía. Esta revisión bibliográfica servirá de apoyo a futuras investigaciones para que puedan aplicar los modelos y técnicas ya que no hay muchos estudios sobre predicción de células cancerosas en liquido pleural.
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Derechos de autor 2024 Frida López, Hugo Vega, Gisella Maquen, Ciro Rodriguez, Augusto Bernuy
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