H. pylori ha sido clasificado como un carcinógeno de clase 1 de la OMS y representa la causa más común de cáncer gástrico en todo el mundo. Clínicamente, los pacientes que presentan síntomas de gastritis se someten rutinariamente a biopsias gástricas. El diagnóstico histopatológico de las biopsias permite tomar decisiones terapéuticas tras evidenciar bacterias H. pylori, donde se utilizan antibióticos para su erradicación. Ante el incremento anual de dicha infección es necesario acelerar el proceso de detección de H. pylori en muestras histológicas, utilizando tecnologías novedosas, como el aprendizaje profundo. El algoritmo CS-Bacter es una herramienta de soporte de decisiones que resaltaría las regiones de presencia de H. pylori en las tinciones de warthin-starry que nos permite incrementar la precisión en el diagnóstico ya que elimina aquellos casos donde el patólogo pasa por alto imágenes con escasas bacterias.
Rendimiento del algoritmo CS-Bacter:
Average Precision (AP) IOU=0.5
Average Recall (AR) IOU=0.5
SLIDES
0.923
0.982
105
Mayor eficiencia.
Automatización del flujo de trabajo.
Estandarización de los resultados.
Reducción de variabilidad entre diferentes patólogos al evaluar una misma muestra.
Obtención de resultados reproducibles.
Se logra mejorar el tiempo de respuesta entorno al 98%.
Mayor seguridad en el diagnóstico.
Mayor facilidad para detectar casos dudosos.
Participante
Casos
Tiempo PD
Tiempo PD + IA
Patólogo 1
100
7196seg (120min)
853 (14min)
Patólogo 2
100
6795seg (113min)
806 (13min)
Patólogo 3
100
7050seg (117min)
823 (14min)
Tiempo total de conteo por parte de los patólogos: 350 minutos.
Tiempo total de conteo automatizado por el algoritmo: 41 minutos.
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