El síndrome de Sjögren (SS) es una enfermedad autoinmune sistémica, grave y frecuentemente infradiagnosticada, que se presenta con síntomas tan comunes como la sequedad ocular. La ecografía de las glándulas salivales (GS) es una técnica válida para apoyar el diagnóstico del SS. Aunque la exploración es sencilla y rápida, la interpretación correcta de las imágenes ecográficas de las GS requiere considerable experiencia. Hay resultados preliminares prometedores sobre el uso de la inteligencia artificial (IA) para facilitar a más profesionales la interpretación de la ecografía de GS. El objetivo principal de este estudio observacional es evaluar el rendimiento diagnóstico del análisis por IA delas imágenes ecográficas de GS para la detección del SS en pacientes con sospecha de esta enfermedad. Para ello, desarrollaremos un modelo de IA capaz de evaluar las GS de pacientes con SS y discriminar, así, a pacientes con SS de sujetos sanos. Posteriormente, aplicaremos el modelo de IA a imágenes ecográficas de las GS de pacientes con ojo seco y sospecha de SS para evaluar el rendimiento diagnóstico del modelo de IA para el diagnóstico final de SS, basado en criterios de clasificación internacionales que no incluyen imagen. Las imágenes ecográficas serán adquiridas por dos ecografistas con diferentes niveles de experiencia y con dos máquinas de diferente calidad técnica. Además, evaluaremos la relación entre la concentración sérica y salival de diferentes mediadores pro y antiinflamatorios y las alteraciones ecográficas en las GS de pacientes con SS.

Síndrome de Sjögren
glándulas salivares
ecografía
inteligencia artificial

Acción Estratégica en Salud (AES)