Imagen Diagnóstica

Antecedentes: El adenoma folicular y el carcinoma folicular presentan con frecuencia características ecográficas superpuestas, lo que limita el rendimiento discriminativo de los sistemas convencionales de estratificación de riesgo en ecografía tiroidea. Los métodos de análisis cuantitativo de imágenes, incluyendo la radiómica y el análisis de datos topológicos (TDA), ofrecen representaciones complementarias de la textura y la forma de la imagen que pueden mejorar la clasificación. Métodos: Este manuscrito reproduce el diseño metodológico reportado en el estudio de referencia [1]: selección retrospectiva de cohorte en un único centro (2010–2022), adenoma folicular versus carcinoma confirmados por anatomía patológica, una imagen ecográfica preoperatoria representativa por paciente, anotación manual de la región de interés, extracción de características radiómicas y de TDA, análisis de componentes principales (PCA) para compresión de alta dimensionalidad, y regresión logística regularizada con L2 evaluada mediante validación cruzada leave-one-out y AUC. Resultados: El modelo multimodal y un submodelo parsimonioso basado solo en TDA alcanzaron cada uno un AUC de 0.88 en validación cruzada leave-one-out, mientras que el mejor submodelo basado solo en radiómica alcanzó un AUC de 0.68. Se incluyen intervalos de confianza y composiciones de modelos en forma tabular para respaldar una implementación y validación transparentes. Conclusión: Este manuscrito sirve como un punto de partida completo para reproducir y ampliar la canalización de clasificación de neoplasias foliculares basada en radiómica+TDA en un conjunto de datos local. Preserva la lógica del estudio original, al tiempo que hace explícito, auditable y orientado a la implementación el flujo de trabajo.

Antecedentes: Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) han mostrado un rendimiento prometedor en preguntas de conocimiento y comprensión en odontología; sin embargo, los ítems cuantitativos (p. ej., dosificación, conversiones de unidades, estequiometría, razones/ppm y mezcla de materiales) siguen siendo una debilidad constante y un posible riesgo para la seguridad. Además, distintas versiones del modelo suelen compartir las mismas respuestas incorrectas, lo que sugiere modos de error estructurados, similares a conceptos erróneos, en lugar de fallos puramente aleatorios. Métodos: Proponemos un marco reproducible centrado en un benchmark seguro en términos de derechos de autor D_q y tres sistemas: un LLM base ℳ, un sistema aumentado con herramientas y uso obligatorio de calculadora ℳ + Calc que debe invocar una calculadora/solucionador simbólico para cada subpaso numérico, y ℳ + Calc + Remed, que amplía ℳ + Calc con diagnósticos de error informados por solapamiento para construir un “mapa de conceptos erróneos en odontología” y activar listas de verificación de validación dirigidas. Definimos exactitud, fiabilidad numérica (valor+unidades) y reducción por tipo de error, y describimos pruebas inferenciales mediante bootstrap pareado/pruebas de McNemar y calibración con teoría de respuesta al ítem (IRT). Resultados: Mediante un estudio de simulación Monte Carlo transparente para ilustrar la tubería de análisis, la obligatoriedad del uso de calculadora mejora la exactitud global de 73.7% a 82.0% y reduce los errores de ejecución de 11.1% a 3.6%; añadir remediación basada en solapamiento incrementa la exactitud a 85.4% y disminuye los errores conceptuales a 7.6%. Conclusiones: La metodología propuesta separa los fallos conceptuales de los fallos de ejecución, proporciona un procedimiento accionable para mapear conceptos erróneos y motiva una evaluación empírica con ítems cuantitativos odontológicos de autoría abierta para posibilitar una tutoría con IA más segura y una instrucción cuantitativa mejor dirigida.

Antecedentes: Las malformaciones arteriovenosas pulmonares (PAVM) en la telangiectasia hemorrágica hereditaria (HHT) pueden causar complicaciones neurológicas prevenibles. La TC de tórax es fundamental para la detección y la planificación del tratamiento; sin embargo, la obtención repetida de imágenes desde la infancia suscita preocupación por la exposición acumulativa a radiación ionizante. La TC torácica de dosis ultrabaja (ULD) ha mostrado un rendimiento prometedor en adultos, pero la fiabilidad diagnóstica en población pediátrica y los intervalos de vigilancia basados en evidencia que minimicen la radiación siguen sin estar definidos. Métodos: Proponemos una investigación en dos partes. En primer lugar, un estudio multicéntrico prospectivo de exactitud diagnóstica (edades 0–21 años) evalúa la TC ULD pediátrica optimizada sin contraste para detectar PAVM candidatas a embolización (diámetro de la arteria nutricia ≥2 mm), utilizando un patrón de referencia compuesto que incorpora angiografía cuando se realiza y seguimiento estructurado para los casos discordantes. En segundo lugar, las salidas derivadas de la cohorte (exactitud, incidencia y factibilidad) parametrizan una microsimulación de transición de estados a lo largo de la vida, que compara TC estándar a intervalos fijos con estrategias estratificadas por riesgo (p. ej., TC ULD basal seguida de intervalos ampliados tras una evaluación basal negativa; intervalos ajustados por fenotipo/genotipo). La política de vigilancia se optimiza sujeta a una restricción formal de seguridad que exige que la probabilidad de no detectar una PAVM tratable permanezca por debajo de un umbral preespecificado. Resultados (evaluación in silico): Utilizando rangos de parámetros informados por la literatura, la simulación sugiere que las estrategias ULD estratificadas por riesgo pueden reducir sustancialmente la dosis de radiación acumulada, manteniendo resultados casi equivalentes en eventos neurológicos prevenibles y con una relación coste-efectividad favorable bajo umbrales convencionales de disposición a pagar. Conclusiones: Este marco integrado clínico y de modelado está diseñado para permitir recomendaciones de vigilancia específicas para HHT pediátrica que ponderen explícitamente la carga de radiación a lo largo de la vida frente a la seguridad de no omitir PAVM tratables, apoyando la implementación escalable de la TC ULD en la atención rutinaria.

Antecedentes: Los inhibidores de puntos de control inmunitario (ICI) han mejorado los resultados en subgrupos de pacientes con carcinoma hepatocelular (HCC) irresecable; sin embargo, la falta de respuesta temprana, la hiperprogresión y la resistencia adquirida siguen siendo frecuentes. La obtención seriada de tejido para monitorizar la evolución del microambiente inmunitario tumoral (TIME) suele ser inviable en el HCC, lo que motiva el desarrollo de biomarcadores longitudinales no invasivos. Métodos: Proponemos un marco espaciotemporal de “radio–inmunómica delta” que extrae características radiómicas estandarizadas a partir de tomografía computarizada con contraste y/o resonancia magnética multiparamétrica en el momento basal y en puntos tempranos durante el tratamiento (semanas 6–8 y semana 12). Sea ϕ(X_t) el conjunto de características radiómicas derivadas de hábitats intra-tumorales y peri-tumorales en el tiempo t; definimos la radiómica delta como Δϕ = ϕ(X_t1) − ϕ(X_t0). Desarrollamos modelos de predicción dinámica para (i) progresión temprana/hiperprogresión, (ii) beneficio clínico duradero y (iii) riesgos dependientes del tiempo de progresión y muerte mediante modelos de Cox con puntos de referencia (landmark) y modelado conjunto longitudinal–supervivencia, incorporando armonización y evaluación de estabilidad para abordar la variabilidad entre escáneres. Resultados: Mediante un estudio de simulación diseñado para reproducir la imagenología longitudinal del HCC bajo tratamiento con ICI, los modelos basados en características delta mejoran de forma consistente la discriminación dependiente del tiempo y la calibración en comparación con la radiómica basada únicamente en el estado basal, con los mayores beneficios derivados de los cambios peri-tumorales. El marco también genera una puntuación interpretable de “escape inmunitario temprano” que puede evaluarse como desencadenante de intensificación terapéutica antes de la progresión radiológica convencional. Conclusiones: La radio–inmunómica delta transforma los biomarcadores de imagen desde la estratificación estática previa al tratamiento hacia la monitorización en tiempo real, proporcionando un enfoque metodológicamente sólido y clínicamente accionable para la detección temprana de resistencia durante la terapia con ICI en el HCC.

Antecedentes: Los descriptores fractales derivados de la resonancia magnética estructural han mostrado ser prometedores para captar cambios cerebelosos relacionados con la edad con mayor sensibilidad que la morfometría euclidiana convencional. Sin embargo, los flujos de trabajo existentes suelen depender de la selección manual de regiones, la aproximación de tejidos basada en umbrales y la calidad de imagen dependiente de la secuencia, lo que limita la reproducibilidad y la traslación clínica multicéntrica. Métodos: Proponemos CerebFracPipe, una canalización integral que transforma la resonancia magnética de rutina en un vector estandarizado de biomarcadores fractales cerebelosos, z = Φ(I) = [D_cortex, D_WM, D_contour, D_skeleton, …]. La canalización integra (i) segmentación mediante aprendizaje profundo consciente de la secuencia del cerebelo, el vermis y los lóbulos; (ii) estandarización de intensidades y remuestreo consciente de la resolución; (iii) estimación fractal multi-escala mediante box-counting/Minkowski sobre máscaras anatómicamente definidas; (iv) armonización por lotes utilizando ajuste de localización/escala tipo ComBat con covariables biológicas; y (v) control de calidad automatizado y cuantificación de la incertidumbre mediante análisis de estabilidad frente a perturbaciones y muestreo de Monte Carlo. Resultados: En experimentos numéricos controlados, el estimador fractal propuesto recuperó dimensiones de referencia conocidas para objetos tridimensionales canónicos (por ejemplo, esponja de Menger: estimación 2.727 frente al valor teórico log 20/log 3) y demostró que las puntuaciones de incertidumbre aumentan de forma predecible bajo perturbaciones de la segmentación. En entornos simulados multisitio, la armonización redujo los efectos residuales del sitio desde niveles altamente significativos hasta valores despreciables, preservando al mismo tiempo las tendencias asociadas a la edad. Conclusiones: CerebFracPipe proporciona un estándar práctico y reportable para biomarcadores fractales cerebelosos reproducibles, permitiendo estudios multicéntricos armonizados y apoyando futuras aplicaciones clínicas como el modelado normativo y la detección temprana de la degeneración cerebelosa.

Este estudio presenta una evaluación sistemática del desempeño multimodal de GPT-4V para el análisis de radiografías de tórax en tres tareas clínicamente relevantes: generación de informes radiológicos, respuesta a preguntas visuales médicas y localización visual médica. Para cada tarea, diseñamos conjuntos de prompts específicos orientados a elicitar las competencias propias de cada una necesarias para obtener resultados clínicamente significativos (p. ej., elaboración de informes estructurados, razonamiento condicionado por preguntas y localización a nivel regional). Evaluamos GPT-4V mediante tres enfoques complementarios —puntuación cuantitativa automática, evaluación humana experta y estudios de casos cualitativos— con el fin de aportar tanto amplitud como profundidad al análisis. Los resultados muestran que GPT-4V demuestra una sólida comprensión global de las radiografías de tórax, generando informes de alta calidad y respondiendo con precisión a muchas consultas clínicas fundamentadas en la imagen. Sin embargo, su capacidad de localización visual sigue siendo comparativamente débil, lo que limita una localización fiable y el razonamiento específico por regiones. Además, observamos una discrepancia consistente entre las conclusiones sugeridas por las métricas automáticas estándar y aquellas derivadas del juicio experto, lo que subraya la necesidad de protocolos de evaluación clínicamente alineados para los modelos multimodales de lenguaje de gran escala en radiología.