[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-119630-es":3,"doc-seo-119630-110":31,"detail-sidebar-cat-0-es-110":92},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":21,"is_downloadable":21,"audit_status":21,"page_count":22,"language":23,"language_code":24,"site_id":25,"html_lang":24,"table_of_contents":26,"faqs":27,"seo_title":28,"seo_description":14,"update_tm":29,"read_time":30},119630,8796095027276,"Valentina","https://avatar.qwps.com/avatar/d3BzX2FwX3Rlc3RfMjUxMTI2XzAxODA=",40,"Salud y Atención Médica","Identificación de Patrones Ultrasonográficos en Epicondilitis mediante Machine Learning - Tesis Doctoral","La tendinopatía lateral del codo (TLC) afecta de forma relevante a los tendones del origen de los extensores de la muñeca y requiere una asignación diagnóstica precisa para que las terapias resulten eficaces. La ecografía es costo-efectiva, pero su precisión depende del operador. El estudio integra metaanálisis, caracterización ecográfica, prueba clínica y modelos de machine learning para identificar patrones ultrasonográficos y distintos tipos de lesiones degenerativas, mejorando la exactitud diagnóstica.","TESIS DOCTORAL  \nESCUELA INTERNACIONAL DE DOCTORADO  \nPrograma de Doctorado en Ciencias de la Salud  \nIDENTIFICACIÓN DE PATRONES ULTRASONOGRÁFICOSEN EPICONDILITIS MEDIANTE MACHINE LEARNING  \nAutor/a:  \nD. Guillermo Droppelmann Díaz  \nDirectores/as:  \nDr. D. David Prieto Merino  \nDr. D. Felipe Feijoo Palacios  \nMurcia, Julio de 2024  \nTESIS DOCTORAL  \nESCUELA INTERNACIONAL DE DOCTORADO  \nPrograma de Doctorado en Ciencias de la Salud  \nIDENTIFICACIÓN DE PATRONES ULTRASONOGRÁFICOSEN EPICONDILITIS MEDIANTE MACHINE LEARNING  \nAutor/a:  \nD. Guillermo Droppelmann Díaz  \nDirectores/as:  \nDr. D. David Prieto Merino  \nDr. D. Felipe Feijoo Palacios  \nMurcia, Julio de 2024  \nAUTORIZACIÓN DEL DIRECTOR DE LATESIS PARA SU PRESENTACIÓN  \nEl Dr. D. David Prieto Merino y el Dr. D. Felipe Feijoo Palacios como Directores dela Tesis Doctoral titulada “Identificación de patrones ultrasonográficos en epicondilitis mediante machine learning” realizada por D. Guillermo Droppelmann Díaz en el Programa de Doctorado en Ciencias de la Salud, autoriza su presentación a trámite dado que reúne las condiciones necesarias para su defensa.  \nLo que firmo, para dar cumplimiento al Real Decreto 99/2011 de 28 de febrero, en Murcia a 3 de marzo de 2024.  \nDr. D. David Prieto Merino Dr. D. Felipe Feijoo Palacios  \nRESUMEN  \nIntroducción: La tendinopatía lateral del codo (TLC) es una condiciónmusculoesquelética que afecta significativamente los tendones del origen delos extensores de la muñeca. Actualmente, existe una amplia variedad deopciones terapéuticas, cuya eficacia depende de una correcta asignacióndiagnóstica. La ecografía sigue siendo una de las herramientas diagnósticasmás costo-efectivas, pero su alta dependencia del operador impacta en laprecisión de la detección y, por ende, en el éxito de las terapias. La inteligencia artificial (IA), a través de algoritmos de machine learning (ML), se ha convertido en un aliado estratégico en la clasificación de imágenes médicas, permitiendo identificar hallazgos y patrones no observables para el ojo humano y mejorando significativamente la precisión diagnóstica.  \nMaterial y métodos: Se desarrolló un estudio en múltiples etapas. En primer lugar, se realizó un metaanálisis para identificar vacíos diagnósticos en la TLC. En segundo lugar, se llevó a cabo un extenso estudio descriptivo para caracterizar los hallazgos ultrasonográficos más relevantes en pacientes conesta condición. Posteriormente, se diseñó y validó una prueba clínica para detectar un subtipo de TLC. Finalmente, se entrenaron y validaron modelos de ML para identificar, de manera individual y simultánea, distintos tipos de lesiones degenerativas presentes en estos pacientes.  \nResultados: El metaanálisis evidenció una alta capacidad de los modelos de IA para el diagnóstico de patologías de la extremidad superior. El estudiodescriptivo permitió identificar patrones degenerativos característicos, destacando la tendinosis, la neovascularización, las calcificaciones, las  \nentesopatías y las roturas intrasustancia. La nueva prueba clínica demostró una alta precisión diagnóstica en pacientes con rotura intrasustancia. Finalmente, los modelos ML mostraron una alta exactitud en el diagnóstico, destacando el modelo de bosques aleatorios en la clasificación binaria y multietiqueta, particularmente en la detección de roturas intrasustancia.  \nConclusiones: Este estudio demostró el potencial del ML para mejorar laprecisión diagnóstica de la TLC a partir de imágenes ecográficas. Laidentificación de patrones ultrasonográficos permite avanzar en una estandarización del diagnóstico, facilitando la asignación individualizadade tratamientos. Es necesario integrar herramientas de IA y ML en lapráctica clínica para optimizar la detección temprana y mejorar laefectividad terapéutica en estos pacientes.  \nABSTRACT  \nIntroduction: Lateral elbow tendinopathy (LET) is a musculoskeletal condition that significantly affects the tendons at the origin of the wrist extensors. Currentl","cbCaivhavUndxHuC","https://ap.wps.com/l/cbCaivhavUndxHuC","pdf",2182771,3,1,159,"Spanish","es",110,"# Resumen\n## Introducción\n## Material y métodos\n## Resultados\n## Conclusiones","[{\"question\":\"¿Por qué la ecografía en la tendinopatía lateral del codo depende del operador?\",\"answer\":\"La ecografía requiere interpretación técnica, y esa alta dependencia del operador impacta la precisión de detección; por ende, influye en el éxito de las terapias.\"},{\"question\":\"¿Qué etapas incluyó el estudio para desarrollar y validar el enfoque?\",\"answer\":\"Se realizó un metaanálisis para identificar vacíos diagnósticos, un estudio descriptivo para caracterizar hallazgos ultrasonográficos, se diseñó y validó una prueba clínica para detectar un subtipo, y se entrenaron y validaron modelos de machine learning.\"},{\"question\":\"¿Qué resultados mostraron los modelos de machine learning?\",\"answer\":\"Los modelos presentaron alta exactitud diagnóstica, destacando bosques aleatorios en clasificación binaria y multietiqueta, especialmente en la detección de roturas intrasustancia.\"}]","Identificación de Patrones Ultrasonográficos en Epicondilitis mediante Machine Learning - Tesis Doctoral | PDF",1785725383,245,{"code":4,"msg":32,"data":33},"ok",{"site_id":25,"language":24,"slug":34,"title":13,"keywords":35,"description":14,"schema_data":36,"social_meta":87,"head_meta":89,"extra_data":91,"updated_unix":29},"identification-of-ultrasound-patterns-in-epicondylitis-using-machine-learning-doctoral-thesis","",{"@graph":37,"@context":86},[38,54,69],{"@type":39,"itemListElement":40},"BreadcrumbList",[41,45,49,51],{"item":42,"name":43,"@type":44,"position":21},"https://docshare.wps.com","Home","ListItem",{"item":46,"name":47,"@type":44,"position":48},"https://docshare.wps.com/es/document/","Document",2,{"item":50,"name":12,"@type":44,"position":20},"https://docshare.wps.com/es/document/salud-y-atención-médica/",{"item":52,"name":13,"@type":44,"position":53},"https://docshare.wps.com/es/document/identification-of-ultrasound-patterns-in-epicondylitis-using-machine-learning-doctoral-thesis/119630/",4,{"url":52,"name":13,"@type":55,"author":56,"headline":13,"publisher":58,"fileFormat":61,"inLanguage":24,"description":14,"dateModified":62,"datePublished":63,"encodingFormat":61,"isAccessibleForFree":64,"interactionStatistic":65},"DigitalDocument",{"name":9,"@type":57},"Person",{"url":42,"name":59,"@type":60},"DocShare","Organization","application/pdf","2026-08-15","2026-08-03",true,{"@type":66,"interactionType":67,"userInteractionCount":20},"InteractionCounter",{"@type":68},"ViewAction",{"@type":70,"mainEntity":71},"FAQPage",[72,78,82],{"name":73,"@type":74,"acceptedAnswer":75},"¿Por qué la ecografía en la tendinopatía lateral del codo depende del operador?","Question",{"text":76,"@type":77},"La ecografía requiere interpretación técnica, y esa alta dependencia del operador impacta la precisión de detección; 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