ÖNEN / INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y APOYO A LAS DECISIONES CLÍNICAS
De nuestra experiencia clínica
una inteligencia artificial nacida de esta experiencia.
El proyecto de urología pediátrica asistida por IA fundado y dirigido por el investigador principal Prof. Dr. Abdurrahman Önen aborda conjuntamente la evaluación, la planificación terapéutica y el seguimiento a largo plazo.2012: esta iniciativa de desarrollo comenzó con el objetivo de reunir información clínica estructurada y experiencia médica.
Explore el enfoque de nuestro proyecto
01
Evaluación
02
Planificación del tratamiento
03
Seguimiento a largo plazo
PROF. DR. ABDURRAHMAN ÖNEN / FUNDADOR E INVESTIGADOR PRINCIPAL
Nuestro propio proyecto, un enfoque integral.
En urología pediátrica, cada dato cobra sentido junto con la historia del niño y su evolución. Nuestro proyecto pretende desarrollar un sistema electrónico que apoye la evaluación médica, combinando bioestadística clínica y datos de seguimiento a largo plazo con métodos de inteligencia artificial.
01
Evaluación
Consideración conjunta de información clínica estructurada para apoyar la evaluación médica.
02
Planificación del tratamiento
Organización de datos clínicos y de seguimiento para que puedan contribuir a la planificación del tratamiento.
03
Seguimiento a largo plazo
Trabajos de desarrollo para estudiar conjuntamente las mediciones y los resultados acumulados con el tiempo.
La titularidad, la dirección y el alcance del desarrollo del proyecto se basan en el registro del CV. En la actualización profesional del 19 de octubre de 2026, el año de inicio se indica como 2012 según se indica. No implica una afirmación de rendimiento clínico ni aprobación regulatoria.
Nuestro enfoque de desarrollo.
En este trabajo, que pasa de la experiencia clínica a la información estructurada y de esta a la investigación y evaluación, consideramos conjuntamente la supervisión médica y la privacidad de los datos. Las imágenes explican el enfoque de desarrollo; no muestran pruebas reales de pacientes ni resultados de modelos validados.
Recursos educativos para médicos y estudiantesENFOQUE DE DESARROLLO DE NUESTRO PROYECTOInformación clínica · Investigación · Supervisión médica
EXPLORE LA BIBLIOGRAFÍA CIENTÍFICA RELACIONADA
Bibliografía científica relacionada.
Publicaciones seleccionadas para quienes desean explorar el contexto investigador del campo. Estos estudios son fuentes independientes del registro de nuestro propio proyecto.
DE LA BIBLIOGRAFÍA EXTERNA / 01
De la ecografía a la medición
Se investigan métodos de aprendizaje profundo para estandarizar las mediciones, separando los límites renales y el sistema colector dilatado en las ecografías.
2021 · Investigación de viabilidad
Ejemplo de la bibliografía
Lea la fuente de investigación Evaluation of pediatric hydronephrosis using deep learning quantification of fluid-to-kidney-area ratio by ultrasonography
Lin y cols. · Abdominal Radiology · 2021
DOI: 10.1007/s00261-021-03201-w
- Entrada
- Áreas del riñón y del sistema colector dilatado en ecografías pediátricas.
- Objetivo de investigación
- Segmentación del riñón y de las áreas de líquido; medición de la proporción entre el área de líquido y el área renal.
- Verificación
- Estudio de viabilidad; el resumen accesible no detalla el tamaño de la muestra ni la validación externa.
Límite: Este estudio de viabilidad no valida un uso clínico generalizado ni el rendimiento de un modelo en este sitio.
Comprobación de fuentes: 2026-10-14DE LA BIBLIOGRAFÍA EXTERNA / 02
Modelización del riesgo y del cambio
Los modelos que combinan mediciones ecográficas, edad y otros datos clínicos investigan el riesgo de obstrucción en hidronefrosis. Modelizar el cambio con el tiempo es un objetivo que requiere validación adicional con datos de seguimiento.
2024 · Desarrollo y validación externa en dos instituciones
Ejemplo de la bibliografía
Lea la fuente de investigación Predicting obstruction risk using common ultrasonography parameters in paediatric hydronephrosis with machine learning
Khondker y cols. · BJU International · 2024
DOI: 10.1111/bju.16159
- Entrada
- Edad y mediciones ecográficas; hallazgos del mismo período de evaluación, como diámetro AP y grado SFU.
- Objetivo de investigación
- Categorías de riesgo definidas según el tiempo de drenaje en el renograma diurético.
- Verificación
- Desarrollo/validación interna con 304 niños; validación externa con 64 niños de otra institución.
Límite: La muestra externa no incluye la categoría de mayor riesgo. No se utilizaron ecografías seriadas como entradas; no constituye evidencia prospectiva de pérdida renal ni de necesidad de cirugía.
Comprobación de fuentes: 2026-10-14DE LA BIBLIOGRAFÍA EXTERNA / 03
Patrones del flujo de la micción
Se investigan patrones considerando conjuntamente la uroflujometría, el residuo posmiccional y el suelo pélvico. Debe demostrarse cómo funcionan los modelos en distintas edades, dispositivos y centros.
2026 · Estudio retrospectivo de un solo centro
Ejemplo de la bibliografía
Lea la fuente de investigación Prediction of pediatric lower urinary tract dysfunction using uroflowmetry data and machine learning with explainable AI techniques
Dinçel y cols. · International Urology and Nephrology · 2026
DOI: 10.1007/s11255-026-05342-7
- Entrada
- Uso conjunto de mediciones de uroflujometría y codificaciones clínicas de capacidad vesical, patrón miccional y actividad del suelo pélvico.
- Objetivo de investigación
- Modelización de categorías de disfunción de las vías urinarias inferiores asignadas por profesionales clínicos.
- Verificación
- 2663 registros; estudio retrospectivo de un solo centro, división interna entre entrenamiento y prueba, y validación cruzada.
Límite: Algunas variables de entrada y las categorías objetivo se basan en las mismas interpretaciones médicas; no se ha demostrado una capacidad de diagnóstico automático independiente. Se requiere validación externa multicéntrica; no puede generalizarse a las señales invasivas de presión urodinámica.
Comprobación de fuentes: 2026-10-14DE LA BIBLIOGRAFÍA EXTERNA / 04
Del informe a los datos de investigación
Se investiga el procesamiento del lenguaje natural para convertir los hallazgos de los informes ecográficos en campos de datos comunes. La exactitud de la información estructurada se evalúa mediante revisión humana.
2024 · Prepublicación
Ejemplo de la bibliografía · Prepublicación
Lea la fuente de investigación High-performing Multi-task Model of Urinary Tract Dilation (UTD) Classification for Neonatal Ultrasound Reports Through Natural Language Processing
Hua y cols. · medRxiv · 2024
DOI: 10.1101/2024.01.23.24301680
- Entrada
- Texto de informes ecográficos posnatales tempranos; revisión de informes e imágenes por especialistas para establecer las categorías de referencia.
- Objetivo de investigación
- Extracción de componentes y categorías UTD del texto de los informes.
- Verificación
- 2460 informes; validación cruzada interna. La versión examinada es la prepublicación v1.
Límite: Esta versión no se presenta como un artículo revisado por pares. No se ha verificado una versión actual revisada por pares, validación externa ni integración en tiempo real.
Comprobación de fuentes: 2026-10-1401 / Informe ↓02 / Hallazgos estructurados ↓03 / Revisión humana ↓04 / Conjunto de datos de investigación
De la investigación al uso clínico
El objetivo, las incertidumbres y las limitaciones de un modelo deben ser claros. La validación independiente, la supervisión médica y la privacidad de los datos se consideran conjuntamente.
Estos ejemplos bibliográficos no acreditan la aprobación ni el rendimiento de los trabajos de desarrollo del Prof. Dr. Önen. Esta sección no contiene evaluación individual, carga de datos de pacientes ni herramientas de diagnóstico.
Contribuciones científicas
Clasificación Önen de Lesiones Genitales
Escala Önen de Síntomas de Disfunción Vesicointestinal
Algoritmo Önen de Litiasis Urinaria Pediátrica
Önen Nephro-Uro Stent; registro de patente en el CV TR201709887B, 2021
Enfoque de investigación y desarrollo de inteligencia artificial en urología pediátrica
TR201709887B, 2021: registro de patente de Nephro-Uro Stent. Una patente no significa que el dispositivo esté aprobado en todos los países ni sea adecuado en todos los casos.
Publicaciones científicas relacionadas