Una investigación realizada para la utilización de algoritmos de aprendizaje automático (MLA) en el diagnóstico de la endometriosis sugiere que esta puede ser una prueba de detección prometedora.

En el estudio liderado por Sofiane Bendifallah (Department of Obstetrics and Reproductive Medicine, Hôpital Tenon, Paris, France), los autores utilizaron algoritmos de aprendizaje automático para facilitar, según se explica en el estudio, que médicos generales o incluso las propios pacientes estén en disposición de detectar la endometriosis. La endometriosis, enfermedad crónica en ocasiones invalidante que afecta en torno a una de cada diez mujeres en edad reproductiva, puede ocasionar mucho dolor durante la regla y la ovulación, dolor pélvico a menudo continuado, sangrados muy abundantes durante la menstruación, pérdidas de sangre entre reglas, molestias en las relaciones sexuales y, en ocasiones, puede llegar a impedir el embarazo.

Los investigadores, cuyas investigaciones fueron publicadas en la revista científica Scientific Reports, estudiaron el uso de algoritmos de aprendizaje automático (MLA) en el diagnóstico y la detección de endometriosis en función de 16 características clave de síntomas clínicos y basados ​​en pacientes.

Para diseñar y entrenar los algoritmos de aprendizaje automático, recopilaron datos entre enero y mayo de 2021 de la plataforma de salud abierta, Ziwig Health (https://ziwig.com/, que contiene 8000 registros de pacientes con síntomas sugestivos de endometriosis con 500 características sobre diagnóstico, síntomas, imágenes, tratamiento médico, fertilidad, tratamientos quirúrgicos y seguimiento.

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