Estudio a gran escala encuentra que solución para la COVID-19 con IA para analizar tomografías computarizadas de tórax reduce el tiempo de respuesta

(Nueva York, NY, EUA) compartieron los resultados de un estudio a gran escala que encontró que la introducción de la solución impulsada por IA de RADLogics en el flujo de trabajo de radiología para analizar las tomografías computarizadas de tórax durante la pandemia de COVID-19, redujo el tiempo de respuesta del reporte en un promedio de 30%, lo que equivale a 7 minutos por caso. La investigación extensa incluyó un total de 128.350 tomografías computarizadas torácicas, además de las 35.358 que fueron procesadas por la solución COVID-19 impulsada por IA reportadas por 570 radiólogos participantes en más de 130 hospitales y clínicas ambulatorias en Moscú.

El estudio encontró que el tiempo de respuesta del reporte fue significativamente más corto para todos los periodos de tiempo en un grupo de radiólogos con resultados IA disponibles, que se integraron completamente en el flujo de trabajo normal de los radiólogos, en comparación con un grupo sin resultados AI disponibles. Además, en el cambio entre los dos periodos, se agregaron parámetros clínicos adicionales al estándar de atención, incluyendo la adición de una puntuación de la severidad de la enfermedad. La información agregada creó una carga de trabajo para los radiólogos, lo que aumentó el tiempo de lectura promedio en más de 25%. En respuesta, la solución RADLogics AI-Powered COVID-19 fue mejorada para soportar los nuevos requerimientos clínicos. Los resultados mostrados indican que con la solución IA aumentada, incluyendo todas las mediciones clínicas y la puntuación de la severidad, se pudo mantener la ganancia de productividad general de 30%.

“Además, de descubrir que la integración de la IA no tuvo un efecto negativo sobre la interpretación o la precisión del reporte, nuestros investigadores encontraron un mejoramiento significativo en la productividad y tiempo de respuesta del informe por parte de los radiólogos expertos que aprovecharon la IA”, dijo el Dr. Sergey Morozov, MD, PhD, MPH, quien trabaja como director ejecutivo del Centro de Diagnóstico y Telemedicina de Moscú.

“Este estudio – primero de su clase en su escala – demuestra todo el potencial de la Inteligencia Artificial como una herramienta para mejorar los radiólogos, aumentar el flujo de trabajo, mejorar la eficiencia y reducir el tiempo para el tratamiento”, dijo Moshe Becker, director ejecutivo y co-fundador de RADLogics. “Esta investigación proporciona validación clínica a gran escala para un estudio académico anterior de UCLA que fue publicado en Academic Radiology, que realizó un estudio de tiempos de movimiento usando nuestra solución impulsada por IA para medir el impacto de nuestra solución sobre la productividad de los radiólogos que encontró que usar nuestra solución ahorró hasta un 44% en el tiempo de lectura de los radiólogos”.

“A corto plazo, los algoritmos IA, escalables y receptivos pueden jugar un papel fundamental a medida que los sistemas de salud en el mundo se enfrenten con posibles resurgimientos del coronavirus cuando se diseminen variantes nuevas, sin mencionar el tremendo desgaste y la carga económica del sector de la salud”, añadió Becker. “A largo plazo, esta investigación innovadora ilustra también el tremendo beneficio de adoptar plataformas de inteligencia artificial robustas que puedan implementarse rápidamente a escala y se integren perfectamente en los flujos de trabajo existentes para hacer crecer los equipos de radiología”.

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Centro de Diagnóstico y Telemedicina de Moscú
RADLogics Inc.