Herramienta de IA detecta con precisión radiografías de tórax normales y anormales

Sin embargo, la interpretación de las radiografías de tórax es una tarea pesada y que requiere mucho tiempo para los radiólogos de todo el mundo. Ahora, un nuevo estudio ha encontrado que una herramienta de inteligencia artificial (IA) puede identificar con precisión las radiografías de tórax normales y anormales en un entorno clínico. La herramienta de IA podría reducir en gran medida la carga de trabajo de los radiólogos y mejorar la eficiencia del diagnóstico y tratamiento de los pacientes.

En el estudio multicéntrico retrospectivo, los investigadores del Hospital Herlev and Gentofte (Copenhague, Dinamarca) evaluaron la confiabilidad del uso de una herramienta de IA que era capaz de identificar radiografías de tórax normales y anormales. Usando una herramienta de inteligencia artificial disponible comercialmente, los investigadores analizaron las radiografías de tórax de 1.529 pacientes de cuatro hospitales en Dinamarca. El estudio incluyó radiografías de tórax de pacientes del departamento de emergencias, pacientes hospitalizados y pacientes ambulatorios. La herramienta de IA clasificó las radiografías como "normales de alta confianza" o "normales sin alta confianza" como normales y anormales, respectivamente. El estudio empleó a dos radiólogos torácicos (tórax) certificados por la junta como estándar de referencia, y utilizó un tercer radiólogo en casos de desacuerdo, y los tres médicos permanecieron cegados a los resultados de la IA.

De las 429 radiografías de tórax clasificadas como normales, la herramienta de IA también clasificó 120, o el 28 %, como normales. Esto sugiere que la herramienta de IA podría automatizar de forma segura esas radiografías, o el 7,8 % de todos los rayos X. La herramienta de IA también identificó radiografías de tórax anormales con una sensibilidad del 99,1 %. Los investigadores esperan realizar más estudios hacia una implementación prospectiva más amplia de la herramienta de IA en la que los radiólogos aún revisen las radiografías de tórax informadas de forma autónoma. La herramienta de IA se desempeñó particularmente bien en la identificación de las radiografías normales del grupo de pacientes ambulatorios con una tasa del 11,6 %, lo que indica que puede funcionar especialmente bien en entornos ambulatorios con una alta prevalencia de radiografías de tórax normales.

“El hallazgo más sorprendente fue cuán sensible era esta herramienta de IA para todo tipo de enfermedad del pecho”, dijo el coautor del estudio Louis Lind Plesner, MD, del departamento de radiología del Hospital Herlev and Gentofte. “De hecho, no pudimos encontrar una sola radiografía de tórax en nuestra base de datos en la que el algoritmo cometiera un error importante. Además, la herramienta de IA tuvo una sensibilidad general mejor que la de los radiólogos clínicos certificados por la junta”.

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Hospital Herlev y Gentofte