Sandra Valéria Inácio, Jancarlo Ferreira Gomes, Alexandre Xavier Falcão, Bianca Martins dos Santos, Felipe Augusto Soares, Saulo Hudson Nery Loiola, Stefani Laryssa Rosa, Celso Tetsuo Nagase Suzuki, Katia Denise Saraiva Bresciani. Diagnóstico Automatizado: avances en el diagnóstico de infecciones parasitarias intestinales en humanos y animales. Front Vet Sci. 2021; 8: 715406. São Paulo State University (Unesp), School of Veterinary Medicine, Araçatuba, Brazil. Edited by Alessia Libera Gazzonis, University of Milan, Italy
Resumen de la publicación generada por ChatGPT-3.5;
al final se puede leer el articulo original
"Esta revisión integral reúne la experiencia de investigadores de varias instituciones, arrojando luz sobre los últimos avances en este campo. Desde el uso de tecnología de punta hasta el impacto potencial en la salud humana y animal, este artículo proporciona información valiosa sobre el futuro del diagnóstico de infecciones parasitarias.
1- ¿Cuáles son los métodos de diagnóstico automatizados clave que se analizan en esta revisión?
Los métodos clave de diagnóstico automatizado discutidos en esta revisión incluyen clasificadores supervisados, como el: clasificador bayesiano, las máquinas de vectores de soporte (SVM), las redes neuronales artificiales (ANN), el K-vecino más cercano (k-NN), el árbol de decisiones (DT) y el Optimum-Sendero Forestal (OPF) . Estos métodos se utilizan para la anotación de imágenes y la identificación de estructuras de parásitos en muestras fecales.
(N.del E.: El clasificador/aprendizaje supervisado, también conocido como machine learning supervisado, es una sub-categoría de machine learning y de inteligencia artificial. Se utiliza para el uso de un conjuntos de datos etiquetados para entrenar algoritmos que clasifican datos o prevén resultados con precisión.)
2- ¿Cómo benefician estos avances en el diagnóstico tanto a humanos como a animales?
"Los avances en el diagnóstico automatizado de infecciones parasitarias intestinales benefician tanto a humanos como a animales de varias maneras. En primer lugar, estos métodos automatizados ofrecen alta precisión en la identificación de la positividad del huésped y la carga parasitaria, lo que permite diagnósticos más precisos. Esto puede conducir a un tratamiento oportuno y específico, mejorando los resultados de salud tanto para humanos como para animales.
Además, los diagnósticos automatizados reducen el tiempo y el esfuerzo necesarios para contar huevos, quistes y ooquistes de helmintos y protozoos. En comparación con el proceso de microscopio tradicional, los diagnósticos automatizados ahorran tiempo y reducen la fatiga al eliminar la necesidad de contar manualmente en una pantalla de computadora. Esta mayor eficiencia permite procesar un mayor volumen de muestras en menos tiempo, lo que permite un diagnóstico y un tratamiento más rápidos.
Además, el uso de tecnologías computacionales y la producción de bases de datos visuales y textuales facilitan el almacenamiento y recuperación de información diagnóstica. Esto significa que los bioquímicos y veterinarios pueden acceder a los datos y analizarlos más fácilmente, lo que mejora la vigilancia, el seguimiento y el control de las infecciones parasitarias tanto en humanos como en animales.
En general, estos avances en el diagnóstico automatizado contribuyen a un diagnóstico más preciso y eficiente, un tratamiento más rápido y una mejor gestión de enfermedades tanto para humanos como para animales."
3- ¿Existen limitaciones o desafíos asociados con el diagnóstico automatizado de infecciones parasitarias intestinales?
"El artículo de revisión no proporciona una lista completa de limitaciones o desafíos asociados con el diagnóstico automatizado para infecciones parasitarias intestinales. Sin embargo, vale la pena señalar que la precisión de los diagnósticos automatizados depende de la calidad de las imágenes y los datos de entrenamiento utilizados para desarrollar los algoritmos. Por lo tanto, la calidad de las muestras fecales y la experiencia del personal que recolecta y procesa las muestras pueden afectar la precisión del diagnóstico automatizado.
Además, el costo de implementar diagnósticos automatizados puede ser una barrera para su adopción generalizada, particularmente en entornos de bajos recursos. La necesidad de equipo especializado y personal capacitado también puede limitar la accesibilidad de los diagnósticos automatizados en algunas regiones."
4- ¿Qué pasa con los avances y límites de las técnicas de diagnóstico computacional para la identificación de parásitos intestinales?
"El artículo de revisión reconoce que ha habido avances significativos en las técnicas de diagnóstico computacional para la identificación de parásitos intestinales durante la última década. Los investigadores han estado trabajando en modelos de procesamiento de imágenes digitales y técnicas de patrones para reconocer automáticamente los huevos de parásitos en imágenes microscópicas. El objetivo principal de estos avances es reducir los errores humanos que ocurren en el diagnóstico de parásitos fecales y producir resultados más rápidos y precisos.
Estas técnicas de diagnóstico computacional ofrecen el potencial para mejorar la eficiencia y confiabilidad de la identificación de parásitos. Su objetivo es superar las limitaciones de los métodos de microscopía tradicionales, como el proceso de conteo manual que requiere mucho tiempo, mano de obra calificada y el potencial del error humano. Al automatizar el proceso de identificación, estas técnicas pueden brindar resultados más rápidos y precisos, lo que lleva a un tratamiento oportuno y específico.
Sin embargo, el artículo de revisión también reconoce que aún existen desafíos y limitaciones que deben abordarse para garantizar la identificación adecuada de los parásitos. Estos desafíos incluyen el desarrollo de protocolos para la preparación de portaobjetos de microscopio con menos residuos y garantizar una buena tinción de las estructuras del parásito. Además, la creación de una base de datos de imágenes robusta es crucial para el éxito de estas técnicas computacionales.
En resumen, si bien ha habido avances significativos en las técnicas de diagnóstico computacional para la identificación de parásitos intestinales, aún existen desafíos que deben superarse para garantizar su precisión y eficacia. Se necesita más investigación y desarrollo para optimizar estas técnicas y abordar las limitaciones asociadas con ellas".
(*) Una vez que esta en la pagina del articulo, pulsando el botón derecho puede acceder a su traducción al idioma español Este blog de bioquímica-clínica está destinado a bioquímicos y médicos; la información que contiene es de actualización y queda a criterio y responsabilidad de los mencionados profesionales, el uso que le den a la misma. Nueva presentación el 20 de julio.
Dr. Anibal E. Bagnarelli,
Bioquímico-Farmacéutico,UBA.
Cordiales saludos.
Ciudada de Buenos Aires. R. Argentina
