Herramienta de IA detecta riesgo de osteoporosis en radiografías de tórax de rutina

Los programas de detección actuales se centran en mujeres mayores y en grupos de alto riesgo específicos. Muchos hombres, adultos jóvenes y personas con un índice de masa corporal normal no reciben ninguna evaluación rutinaria a pesar de tener un riesgo clínicamente significativo.

Para ayudar a subsanar esta deficiencia, los investigadores han desarrollado un método de inteligencia artificial que analiza las radiografías de tórax existentes para detectar la pérdida ósea no diagnosticada antes de que se produzca una lesión.

Desarrollado por el Hospital St. Paul (Taoyuan, Taiwán) y la Universidad Nacional de Taiwán (Taipéi, Taiwán), el sistema reutiliza las radiografías de tórax rutinarias obtenidas durante los exámenes médicos para identificar patrones de imagen asociados con una baja densidad mineral ósea. Utiliza la radiografía como una herramienta de detección oportunista y luego remite a las personas identificadas a una densitometría ósea por absorciometría de rayos X de doble energía (DXA) para su confirmación. El trabajo se publica en npj Digital Medicine.

Dado que la radiografía de tórax ya es una práctica común en los chequeos médicos en toda Asia, este enfoque no añade nuevas técnicas de imagen, plazos de entrega ni carga adicional para el paciente. Está diseñado para ampliar el alcance de los programas de detección a poblaciones que actualmente quedan excluidas por los criterios establecidos. En la práctica, puede identificar a hombres y adultos jóvenes en riesgo que, de otro modo, quedarían fuera de los protocolos establecidos.

En el estudio, más de la mitad de los casos confirmados de densidad ósea anormal se presentaron en personas con un índice de masa corporal normal. Este hallazgo pone de manifiesto una importante deficiencia de las estrategias de cribado tradicionales, basadas únicamente en factores de riesgo. Al detectar la pérdida ósea silenciosa en personas aparentemente con un peso saludable, este método promueve la equidad diagnóstica sin comprometer los flujos de trabajo clínicos existentes.

"En el sistema nacional de seguro médico de Taiwán, solemos basarnos en criterios estrictos y directrices preestablecidas para decidir quién reúne los requisitos para la prueba DXA", afirmó el Dr. Shu-Han Chen, primer autor del estudio, médico de familia, director del Centro de Gestión Sanitaria del Hospital St. Paul y exalumno del Instituto de Posgrado de Políticas y Gestión Sanitaria de la Universidad Nacional de Taiwán. "Nuestros hallazgos sugieren que el análisis de radiografías de tórax asistido por IA podría ayudar a identificar a personas que, de otro modo, podrían pasar desapercibidas y que podrían beneficiarse de una prueba DXA confirmator".

"Este estudio demuestra cómo la inteligencia artificial puede transformar los flujos de trabajo de atención médica existentes en estrategias de salud preventiva escalables, al tiempo que apoya un acceso más equitativo a las pruebas de detección de la osteoporosis", dijo el coautor correspondiente, el profesor Ray-E Chang, del Instituto de Política y Gestión de la Salud de la Universidad Nacional de Taiwán.

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Universidad Nacional de Taiwán