Una herramienta de inteligencia artificial (IA) puede identificar con precisión radiografías de tórax normales y anormales en un entorno clínico, según un estudio publicado en Radiology, una revista de la Sociedad Radiológica de América del Norte (RSNA).

Las radiografías de tórax se utilizan para diagnosticar una amplia variedad de afecciones relacionadas con el corazón y los pulmones. Una radiografía de tórax anormal puede ser una indicación de una variedad de afecciones, que incluyen cáncer y enfermedades pulmonares crónicas.

Una herramienta de inteligencia artificial que pueda diferenciar con precisión entre radiografías de tórax normales y anormales aliviaría en gran medida la gran carga de trabajo que experimentan los radiólogos en todo el mundo.

« Existe una demanda cada vez mayor de imágenes médicas, especialmente transversales, como CT y MRI », dijo el coautor del estudio, Louis Lind Plesner, MD, del Departamento de Radiología del Hospital Herlev and Gentofte en Copenhague, Dinamarca. « Mientras tanto, hay una escasez mundial de radiólogos capacitados. La inteligencia artificial se ha mostrado muy prometedora, pero siempre debe probarse a fondo antes de cualquier implementación ».

Para este estudio multicéntrico retrospectivo, el Dr. Plesner y sus colegas querían determinar la confiabilidad del uso de una herramienta de inteligencia artificial que puede identificar radiografías de tórax normales y anormales.

Los investigadores utilizaron una herramienta de inteligencia artificial disponible comercialmente para analizar las radiografías de tórax de 1529 pacientes de cuatro hospitales en la región capital de Dinamarca. Se incluyeron radiografías de tórax de pacientes de urgencias, hospitalizados y ambulatorios. La herramienta de IA clasificó los rayos X como « normales de alta confianza » o « normales sin alta confianza » como normales y anormales, respectivamente.

Dos radiólogos torácicos (tórax) certificados por la junta se utilizaron como estándar de referencia. Se utilizó un tercer radiólogo en casos de desacuerdo, y los tres médicos desconocían los resultados de la IA.

De las 429 radiografías de tórax que se clasificaron como normales, 120, o el 28 %, también fueron clasificadas por la herramienta de IA como normales. Estos rayos X, o el 7,8 % de todos los rayos X, podrían automatizarse de forma segura mediante una herramienta de IA. La herramienta de IA identificó radiografías de tórax anormales con un 99,1 % de sensibilidad.

« El hallazgo más sorprendente fue cuán sensible era esta herramienta de IA para todo tipo de enfermedades del pecho », dijo el Dr. Plesner. « De hecho, no pudimos encontrar una sola radiografía de tórax en nuestra base de datos donde el algoritmo cometiera un error importante. Además, la herramienta de IA tenía una sensibilidad general mejor que la de los radiólogos certificados por la junta clínica ».

Según los investigadores, los estudios adicionales podrían dirigirse hacia una implementación prospectiva más amplia de la herramienta de IA donde los radiólogos aún revisan las radiografías de tórax informadas de forma autónoma.

La herramienta de IA se desempeñó especialmente bien en la identificación de radiografías normales del grupo de pacientes ambulatorios con una tasa del 11,6 %. Esto sugiere que el modelo de IA funcionaría especialmente bien en entornos ambulatorios con una alta prevalencia de radiografías de tórax normales.

« Las radiografías de tórax son uno de los exámenes por imágenes más comunes realizados en todo el mundo », dijo el Dr. Plesner. « Incluso un pequeño porcentaje de automatización puede ahorrar tiempo a los radiólogos, que pueden priorizar en asuntos más complejos ».