Informes de casos clínicos y médicos

Para algunas personas con cáncer de vejiga invasivo, la radioterapia radical es una opción viable a la cistectomía, y la radioterapia posoperatoria puede estar justificada en pacientes con un alto riesgo de recurrencia local. En este artículo, describimos las consultas de oncología radioterápica preoperatorias y posoperatorias entre pacientes con cáncer de vejiga en Ontario. En las últimas décadas, el papel de la radiación (RT) en el tratamiento del cáncer de vejiga urinaria ha cambiado significativamente. Recientemente se han creado muchos protocolos que respaldan el uso de terapia multimodal y se ha comenzado a revisar el concepto de preservación de órganos. Las mejoras en la planificación, verificación y administración de la radioterapia han proporcionado un mecanismo para optimizar la radioterapia del cáncer de vejiga y superar los desafíos que normalmente han obstaculizado la eficacia del tratamiento. Pueden mejorar la relación terapéutica al minimizar la cantidad de tejido normal irradiado, aumentar la dosis de radiación o usar regímenes de fraccionamiento y quimioterapia sincrónica más extensos. Estas estrategias muestran un gran potencial para mejorar los resultados del tratamiento del cáncer de vejiga.

El término "trastorno neurológico" describe una afección que afecta al cerebro y al sistema nervioso. En otras palabras, la causa es un mal funcionamiento de una región del cerebro o del sistema neurológico. Las enfermedades afectan al cerebro, la columna vertebral o los nervios y los síntomas varían según el lugar de la lesión. Pueden presentarse síntomas físicos, cognitivos, emocionales y conductuales que afectan al movimiento, la comunicación, la visión, la audición y el razonamiento, entre otros. El área de la neurología pediátrica ha experimentado una transformación significativa en la era moderna. Las enfermedades infecciosas y un movimiento internacional de denuncia de la desigualdad racial, social y sanitaria hicieron añicos una trayectoria positiva asombrosa de avances en el tratamiento y la investigación de los pacientes. Muchas enfermedades, como los trastornos mentales y los traumatismos, generan problemas de salud importantes, pero ninguna o pocas muertes. Como resultado, se tuvieron que fusionar varias medidas de supervivencia y del estado de salud de los supervivientes para proporcionar una medida única y holística de la salud de la población total.

La inteligencia artificial (IA) es un nuevo campo técnico que desarrolla ideas, métodos y sistemas de aplicación para replicar, extender y expandir la inteligencia humana. El uso de la inteligencia artificial en la investigación médica ha sido un tema candente en la ciencia y la tecnología modernas durante los últimos cinco años. El reconocimiento de imágenes médicas, el diagnóstico auxiliar, la investigación y el desarrollo de medicamentos, la formulación de esquemas de tratamiento y otros elementos de los cánceres ginecológicos requieren una amplia variedad de conocimientos, y la IA puede ayudar en estas áreas. En el ámbito de la oncología ginecológica, la IA desempeñará un papel vital en el avance de la medicina y la aceleración de la transición del tratamiento tradicional a la medicina de precisión y la medicina preventiva. Por ejemplo, debido a que la IA está inextricablemente vinculada a la participación humana, aún necesita ser "humanizada", lo que significa que necesita proteger mejor la privacidad y la salud de los pacientes, aumentar la protección legal y de seguros y adaptarse a las circunstancias étnicas y nacionales locales. Sin embargo, se espera que la IA, en particular los clasificadores de conjuntos y el aprendizaje profundo, tengan un impacto significativo en el futuro de la tecnología médica, sirviendo como una poderosa fuerza impulsora para la innovación y el cambio médicos futuros.

En los últimos años, el aprendizaje profundo (DL) se ha vuelto popular para la segmentación de imágenes médicas. A pesar de estos avances, la segmentación basada en DL aún no logra resolver algunos desafíos. Algunos algoritmos de aprendizaje profundo han avanzado recientemente al incluir información anatómica, que es una pista vital para la segmentación manual. A diferencia de las imágenes médicas estándar, el escenario de cirugía abierta no estructurada, combinado con nuestra configuración sin restricciones con cámaras digitales portátiles accesibles, hace que esta tarea sea particularmente difícil. La implementación del aprendizaje profundo, por otro lado, está rezagada en la cirugía. A pesar de la importancia de la discriminación visual durante la cirugía, las tecnologías de imágenes estandarizadas no se integran con frecuencia en los procesos quirúrgicos, particularmente para la cirugía abierta. La visión por computadora, por otro lado, presenta una oportunidad única para ayudar y mejorar a los cirujanos durante la cirugía. Como resultado de esta investigación, parece que el uso del aprendizaje profundo en la ciencia médica ahora es bastante eficaz en el período actual.

La EHGNA (enfermedad del hígado graso no alcohólico) es un tipo de enfermedad hepática crónica que está relacionada con la resistencia a la insulina y el síndrome metabólico. La afección puede avanzar desde una simple esteatosis hasta la esteatohepatitis y, finalmente, la cirrosis. En los últimos años, datos convincentes han establecido una fuerte relación entre la EHGNA y la enfermedad cardiovascular, que abarca desde la enfermedad de la arteria coronaria hasta la aterosclerosis carotídea subclínica. La mortalidad cardiovascular es la principal causa de muerte entre los pacientes con EHGNA, según estudios de seguimiento a largo plazo. Además, la EHGNA se ha relacionado con la disfunción endotelial, el aumento de la velocidad de la onda del pulso, el aumento de las calcificaciones de la arteria coronaria y el aumento del grosor de la íntima-media carotídea, todos ellos marcadores conocidos de la ECV. La EHGNA se ha relacionado con una serie de factores de riesgo de la ECV, entre ellos la resistencia a la insulina, la obesidad abdominal, la dislipidemia, la hiperuricemia, la enfermedad renal crónica y la diabetes tipo 2, y se considera parte del síndrome metabólico.