Modelo de IA identifica fracturas por compresión vertebral en radiografías de tórax

En este análisis retrospectivo, los investigadores examinaron una cohorte consecutiva de 596 radiografías de tórax de cuatro hospitales estadounidenses entre 2015 y 2021 para evaluar el rendimiento del modelo de IA Annalise Enterprise CXR Triage Trauma, desarrollado por Annalise.ai (Haymarket, NSW, Australia). Cada radiografía incluía vistas frontales (anteroposterior o posteroanterior) y laterales, que fueron revisadas por hasta tres radiólogos torácicos para llegar a un consenso sobre la presencia de fracturas por compresión vertebral. Luego, el modelo de IA procesó los casos y se realizó una revisión posterior de las historias clínicas para identificar los códigos de diagnóstico de la CIE-10 relacionados con la osteoporosis y el uso de medicamentos para la osteoporosis durante el período del estudio, con un año adicional de seguimiento.

Los hallazgos, publicados en Journal of the American College of Radiology, revelaron que el modelo de IA completó con éxito la inferencia en 595 de los 596 casos (99,8%), incluidos 272 casos positivos y 323 casos negativos. El modelo de IA demostró un sólido desempeño, logrando un área bajo la curva ROC de 0,955 (IC del 95%: 0,939 a 0,968), con una sensibilidad del 89,3% (IC del 95%: 85,7 a 92,7%) y una especificidad del 89,2% (IC del 95%: 85,4 a 92,3%). Entre los 236 casos verdaderos positivos (fracturas por compresión vertebral correctamente identificadas) con datos de la historia clínica disponibles, solo 86 (36,4%) tenían un diagnóstico documentado de fractura por compresión vertebral y 140 (59,3%) tenían un diagnóstico de osteoporosis u osteopenia. Además, solo 78 (33,1 %) de estos pacientes estaban recibiendo medicamentos modificadores de la enfermedad para la osteoporosis. Los investigadores concluyeron que el uso automatizado del modelo de inteligencia artificial Annalise Enterprise CXR Triage Trauma podría desempeñar un papel importante en la identificación de pacientes con osteoporosis no diagnosticada que podrían beneficiarse de una intervención temprana y un tratamiento con medicamentos modificadores de la enfermedad.

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