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IA reduce la tasa de embolia pulmonar incidental no detectada por radiólogos en estudios de TC

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 04 May 2023
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Imagen: La herramienta de priorización del flujo de trabajo asistida por IA demostró una alta precisión diagnóstica en el estudio (Fotografía cortesía de Freepik)
Imagen: La herramienta de priorización del flujo de trabajo asistida por IA demostró una alta precisión diagnóstica en el estudio (Fotografía cortesía de Freepik)

La embolia pulmonar (EP) es uno de los diagnósticos que los médicos pasan por alto o que se retrasa con mayor frecuencia. La identificación de una EP incidental en tomografías computarizadas de tórax con contraste de rutina puede ser particularmente desafiante cuando es pequeña y aislada. La detección temprana de la EP es vital debido al mayor riesgo de resultados adversos para el paciente. Ahora, un nuevo estudio revela que un software de inteligencia artificial (IA) disponible comercialmente puede reducir significativamente la tasa de embolia pulmonar incidental no detectada por los radiólogos en las tomografías computarizadas de rutina.

El estudio realizado por investigadores del Instituto del Cáncer de los Países Bajos (Ámsterdam, Países Bajos) mostró que la herramienta de priorización del flujo de trabajo asistida por IA de Aidoc (Tel Aviv, Israel) tenía una alta precisión de diagnóstico y ahorraba tiempo a los proveedores ocupados. La muestra del estudio consistió en 11.736 tomografías computarizadas con contraste de 6.447 pacientes oncológicos tratados en un centro oncológico integral entre 2019 y 2020. El estudio se dividió en tres períodos separados: (1) radiólogos sin asistencia de IA o instrucciones especiales durante el informe, (2) sin ayuda, pero con instrucciones para detectar una posible EP incidental y triaje humano realizado por un radiólogo del personal, y (3) radiólogos asistidos por IA para priorizar sus listas de trabajo.

Con intervalos de 15 semanas entre las tres fases para que los radiólogos se acostumbren al software, la prevalencia de EP incidental osciló entre el 1 % y el 1,4 % durante las tres fases. El software logró una alta precisión diagnóstica para este problema, incluida una sensibilidad del 91,6 %, una especificidad del 99,7 % y un valor predictivo negativo del 99,9 %. En la práctica clínica con una acumulación de exámenes no informados, la IA redujo el tiempo medio de detección y notificación de EP incidental en exploraciones marcadas de "varios días" a solo una hora. Simultáneamente, la tasa de EP incidental no diagnosticada disminuyó del 44,8 % al 2,6 % cuando los radiólogos contaron con el apoyo de IA. Aproximadamente el 37,8 % de las exploraciones positivas para EP incidental mostraron émbolos en las arterias pulmonares principales o lobares, con los beneficios más evidentes de la evaluación y el tratamiento oportunos en estos pacientes, según los investigadores.

“Demostramos que el software de IA disponible comercialmente tenía una alta precisión diagnóstica en la detección de EP [incidental] en tomografías computarizadas de tórax en pacientes con cáncer y fue efectivo para reducir significativamente el tiempo de diagnóstico de exámenes positivos en comparación con el flujo de trabajo de rutina en un entorno con una acumulación de escaneos no informados”, concluyeron los investigadores.

Enlaces relacionados:
Instituto del Cáncer de los Países Bajos
Aidoc

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