Identificación de parámetros de hipospadias mediante fotografía digital e inteligencia artificial (ASHOKA)

Este es un protocolo de desarrollo para un programa de reconocimiento de patrones digitales para la identificación de varios parámetros de hipospadias utilizando una red neuronal artificial. La población de este estudio son niños con sospecha de hipospadias que son admitidos o derivados a hospitales en Indonesia.

El consentimiento para la captura de las imágenes necesarias en el estudio se obtendrá de los padres de los pacientes con hipospadias como parte del estándar de atención para ser utilizado como referencia clínica. Las fotografías tomadas para este estudio se mantuvieron en una base de datos encriptada. Los criterios de inclusión de este estudio son niños menores de 18 años con sospecha de hipospadias, con control apareado por edad. Se excluyen aquellos con antecedente de reparación de hipospadias o aquellos que rehúsan participar en el estudio.

Los resultados clínicos medidos en este estudio son:

1. Estado de hipospadias: hipospadias o no hipospadias
2. Ubicación meatal: glanular, coronal, diáfisis distal, diáfisis proximal, penoescrotal
3. Forma meatal: normal, anormal
4. Calidad de la placa uretral: buena, mala
5. Diámetro del glande: en mm
6. Forma del glande: normal, anormal Los resultados clínicos se midieron antes de la operación y 1 mes después de la operación

Se utilizó una imagen de hipospadias y pene normal con una base de datos de edad coincidente para entrenar la red neuronal artificial. Se tomaron tres aspectos de la imagen del pene (aspecto ventral, dorsal y lateral que incluyen el glande, el cuerpo y el escroto) de cada sujeto. Los datos se etiquetaron con parámetros de hipospadias: estado de hipospadias, ubicación del meato, forma del meato, calidad de la placa uretral, diámetro del glande y forma del glande. Los datos se cargaron para entrenar la red neuronal artificial.

Se seguirá el plan de análisis estadístico para todos los análisis de resultados clínicos. El error estándar, los intervalos de confianza del 95 % y los valores de P se informarán siempre que sea posible. El análisis intra e interevaluador se realizará utilizando el análisis estadístico Fleiss Kappa. Se considera que los datos son estadísticamente significativos si el valor de p es inferior a 0,05. Además, se calcularán los valores de exactitud, precisión, recuperación y puntuación f1 para medir el rendimiento del modelo de reconocimiento.