Clasificación avanzada de la artrosis de rodilla utilizando tecnologías de Inteligencia Artificial

Abstract

Introducción: La artrosis de rodilla es una enfermedad osteoarticular prevalente y debilitante, especialmente en adultos mayores. Su detección temprana y la clasificación precisa son cruciales para mejorar los resultados clínicos. Objetivos: Investigar el uso de la inteligencia artificial y la visión por computadora para la detección y clasificación automatizada de la artrosis de rodilla según la escala de Kellgren-Lawrence. Desarrollar un sistema automatizado y evaluar su precisión para clasificar la gravedad de la enfermedad. Materiales y Métodos: Se utilizó un conjunto de datos públicos con imágenes radiográficas de rodillas clasificadas según la escala de Kellgren-Lawrence. Las imágenes fueron procesadas con el programa LandingLens, empleando la arquitectura ConvNext, una red neuronal convolucional. El modelo fue entrenado con 995 imágenes y evaluado con 240 imágenes de prueba. Resultados: El modelo alcanzó una precisión global del 92,55% en la clasificación de la artrosis de rodilla, con una sensibilidad del 93,33%. La precisión por clase fue del 97,87% para el grado 0; 79,74% para el grado 1; 88,68% para el grado 2; 94,04% para el grado 3 y 99,42% para el grado 4. Conclusiones: El estudio confirma la eficacia de la inteligencia artificial y la visión por computadora en la detección automatizada de la artrosis de rodilla. La integración de estas tecnologías en la práctica clínica podría mejorar la eficiencia, la consistencia en la evaluación de los pacientes y los resultados clínicos, y así favorecer una atención médica más personalizada.

Keywords

• inteligencia artificial
• artrosis
• clasificación
• visión por computadora