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Este estudio evalúa clínicamente el Índice de Pliegues Digitales (FFI), un biomarcador digital derivado de fotografías de manos mediante aprendizaje automático, demostrando que sus valores se asocian significativamente con la inflamación articular y la actividad de la enfermedad en pacientes con artritis reumatoide y psoriásica.
Un estudio que abarca desde un diseño de casos y controles hasta un ensayo controlado aleatorizado demuestra que una intervención de yoga supervisada durante cuatro semanas mejora significativamente el dolor, la flexibilidad, la calidad de vida, el sueño y la excitabilidad cortical en pacientes con fibromialgia en comparación con la terapia estándar.
Un estudio multicéntrico prospectivo demostró que, mediante tomografía computarizada cuantitativa basada en aprendizaje profundo, los pacientes con artritis reumatoide temprana presentan una mayor cantidad de anomalías intersticiales y una menor proporción de pulmón normal en comparación con controles sanos, lo que indica que el deterioro pulmonar ya está presente en las etapas iniciales de la enfermedad.
Este estudio demuestra que el uso de modelos de lenguaje grandes para analizar miles de publicaciones de Reddit sobre el lupus eritematoso sistémico permite identificar de manera escalable y rigurosa las necesidades médicas no cubiertas, la carga de síntomas y los desafíos en la atención de los pacientes, ofreciendo una metodología validada para complementar la investigación tradicional sobre la experiencia del paciente.
Este estudio utiliza perfiles multi-ómicos longitudinales de sangre periférica en individuos anti-CCP positivos para identificar endotipos inmunitarios específicos y desarrollar modelos predictivos que estratifican el riesgo y el tiempo de conversión a artritis reumatoide clínica.