La inteligencia artificial en el diagnóstico de malformaciones craneofaciales. Revisión
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2020
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Resumen
Antecedentes: Las malformaciones craneofaciales son alteraciones embriológicas que afectan las estructuras de cara y cráneo, actualmente son diagnosticadas mediante métodos clínicos, imagenológicos, y mapeos genéticos; este tipo de pruebas pueden ser muy costosas, de difícil acceso y no ser tan certeras. En la actualidad se están desarrollando softwares basados en inteligencia artificial que permiten agilizar el proceso de diagnóstico, pronóstico y tratamiento de estas malformaciones además estas herramientas podrían ser más económicas y fáciles de operar. Objetivo: A partir de la evidencia científica, establecer el estado de desarrollo de softwares con inteligencia artificial (IA) para el diagnóstico de malformaciones craneofaciales. Metodología: Para esta revisión se realizó una búsqueda sistemática de artículos científicos en las bases de datos PubMed y Google Scholar, se seleccionaron artículos en inglés, que dieran respuesta a los objetivos planteados en esta revisión, se realizó una búsqueda por cada una de las tres temáticas: 1) Inteligencia Artificial- generalidades. 2) IA en medicina. 3) IA para diagnóstico de malformaciones craneofaciales. Resultados: Se seleccionaron 83 artículos en total; 14 para la temática 1, 41 para la temática 2 y 28 para la temática 3. Posteriormente se realizó la extracción de datos utilizando fichas bibliográficas con criterios de extracción específicos para cada temática, usando una sola ficha por artículo y a partir de esta información se estructuró la revisión final siguiendo los parámetros de redacción científica establecidos en las directrices de Asociación Europea de Editores Científicos (EASE). Conclusiones: La IA es un campo en desarrollo que muestra resultados prometedores para agilizar, facilitar y economizar, el diagnóstico, pronóstico y tratamiento, en los diferentes campos de la medicina. En la actualidad se han desarrollado diversas herramientas de este tipo, para apoyar el diagnóstico de múltiples malformaciones craneofaciales y síndromes asociados. Sin embargo, aún falta avanzar más en este terreno, solucionando las fallas de los softwares y alimentando las bases de datos.
Descripción
Abstract
Background: Cranial malformations are embryological alterations which affect facial and cranial structures. These are currently diagnosed with clinical, imaging and genetic mapping methods; however, these can be expensive, difficult to access and not so precise. Currently there is development of software based on artificial intelligence which allow for a more agile diagnosis, prognostic and treatment process, and eventually could be more economical and easier to use. Objective: to establish the state of development of AI software for diagnosis of cranio-facial malformations based on scientific evidence. Methodology: A systematic search of scientific articles was carried out in PubMed and Google Scholar. Articles in English, which complied with the set objectives, were selected according to the three topics: 1) artificial intelligence – general, 2) AI in medicine and 3) AI for diagnosis of cranial malformations. Results: 83 articles were selected, as follows: 14 for topic 1, 41 for topic 2 and 28 for topic 3. Data was obtained using bibliographic cards with specific criteria for each topic, with one card per topic and from these, the final revision was structured following the parameters of the European Association of Scientific Editors (EASE). Conclusions: AI is still in development but it promises results for making more agile, easy and economical the diagnosis, prognostic and treatment in different fields of medicine. Currently there are several tools of this type for multiple cranio-facial malformations and associated syndromes. Nonetheless, there is still ground to cover in this field, fixing software bugs and expanding databases.
Palabras clave
Anomalías faciales, Reconocimiento facial, Inteligencia artificial, Software y diagnóstico
Keywords
Facial anomalies, Facial recognition, Artificial intelligence, Software and diagnosis