Utilizamos cookies para comprender de qué manera utiliza nuestro sitio y para mejorar su experiencia. Esto incluye personalizar el contenido y la publicidad. Para más información, Haga clic. Si continua usando nuestro sitio, consideraremos que acepta que utilicemos cookies. Política de cookies.

Please note that the MedImaging website is also available in a complete English version
Presenta Sitios para socios Información LinkXpress
Ingresar
Publique su anuncio con nosotros
GLOBETECH PUBLISHING LLC

Deascargar La Aplicación Móvil




Software de detección de lesiones basado en IA detecta nódulos pulmonares incidentales en radiografías de tórax

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 06 Dec 2023
Print article
Imagen:  INSIGHT CXR de Lunit detecta 10 hallazgos radiológicos anormales con una precisión del 97-99 % (Fotografía cortesía de Lunit)
Imagen: INSIGHT CXR de Lunit detecta 10 hallazgos radiológicos anormales con una precisión del 97-99 % (Fotografía cortesía de Lunit)

En el campo de la radiología, la inteligencia artificial (IA) ha logrado avances significativos, particularmente en el desarrollo de software de detección de lesiones basado en IA para radiografías de tórax. Estos avances han demostrado ser eficaces en entornos del mundo real, incluidos los departamentos de emergencia, exámenes de detección de cáncer de pulmón y clínicas respiratorias. Sin embargo, se ha explorado menos el impacto de la IA en la identificación de nódulos pulmonares inesperados en pacientes que inicialmente no presentan problemas relacionados con el pecho. Ahora, un nuevo estudio ha demostrado que un software de detección de lesiones basado en IA puede ser fundamental en la práctica médica diaria, especialmente para detectar nódulos pulmonares incidentales clínicamente significativos en las radiografías de tórax.

Un grupo de investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad de Yonsei (Gyeonggi-do, Corea del Sur) utilizó Insight CXR, v3 de Lunit (Seúl, Corea del Sur) para evaluar con qué frecuencia se detectaban inesperadamente nódulos pulmonares clínicamente significativos en las radiografías de tórax y si los hallazgos coexistentes pueden ayudar en el diagnóstico diferencial. Este software está destinado a ayudar en la interpretación de radiografías de tórax posteroanterior y anteroposterior. Es capaz de detectar diversas lesiones como nódulos, neumotórax, consolidación, atelectasias, fibrosis, cardiomegalia, derrame pleural y neumoperitoneo. Cuando a un paciente se le realiza una radiografía de tórax, el software procesa automáticamente la imagen y agrega un archivo secundario a la imagen original en el Sistema de comunicación y archivo de imágenes (PACS) del hospital. Luego, los médicos pueden consultar el análisis de IA, que se presenta con un mapa de contorno, abreviaciones y una puntuación de anomalía.

En su estudio, el equipo revisó los resultados de imágenes de 14.563 pacientes a quienes se les realizaron radiografías iniciales de tórax en clínicas ambulatorias. Tres radiólogos clasificaron los nódulos en cuatro categorías: malignidad (grupo A), inflamación activa o infección que requiere tratamiento (grupo B), secuelas postinflamatorias (grupo C) y otras afecciones (grupo D). El software identificó lesiones cuando su puntuación de anormalidad era superior al 15 %. Los hallazgos revelaron que el software de IA detectó inesperadamente nódulos pulmonares en 152 pacientes (1 %). De estos, 72 pacientes fueron excluidos por falta de imágenes de seguimiento y siete fueron excluidos por no recibir un diagnóstico clínico concluyente.

En el análisis final de los 73 pacientes restantes, la tasa de falsos positivos fue del 30,1 %. El desglose mostró que el 11 % tenía malignidad, el 6,9 % tenía inflamación activa, el 49,3 % tenía secuelas postinflamatorias y el 2,7 % entraba en otras categorías. Esto sugirió que alrededor del 20,6 % de los nódulos pulmonares incidentales en los grupos A, B y D requirieron evaluación o tratamiento adicional. Los investigadores reconocieron que su estudio no proporcionó datos completos sobre la detección y el tratamiento de nódulos pulmonares cuando utiliza software basado en IA. Esto se debió en parte a que los médicos de su hospital tenían la discreción de consultar los resultados de la IA a su conveniencia, lo que dificultaba determinar la influencia exacta de la IA en la toma de decisiones clínicas. Sin embargo, el equipo planea investigar más a fondo estos aspectos en futuras investigaciones.

"Nuestros resultados mostraron que la IA detectó inesperadamente nódulos pulmonares en aproximadamente el 1 % de las [radiografías de tórax] iniciales, y aproximadamente el 70 % de estos casos fueron nódulos verdaderamente positivos, mientras que el 20,5 % requirió tratamiento clínico", señaló la autora principal Shin Hye Hwang, MD.

Enlaces relacionados:
Facultad de Medicina de la Universidad de Yonsei
Lunit

Miembro Oro
Solid State Kv/Dose Multi-Sensor
AGMS-DM+
New
Portable Radiology System
DRAGON ELITE & CLASSIC
New
Dose Area Product Meter
VacuDAP
New
Under Table Shield
3 Section Double Pivot Under Table Shield

Print article
Radcal

Canales

RM

ver canal
Imagen: La IA puede predecir si los pacientes con cáncer cerebral sobrevivirán más de 8 meses después de recibir tratamiento con radioterapia (Fotografía cortesía de KCL)

IA predice sobrevivientes de cáncer cerebral dentro de ocho meses de radioterapia mediante RM

El glioblastoma, un cáncer cerebral primario en adultos particularmente difícil de tratar, tiene una tasa de supervivencia baja: solo uno de cada cuatro pacientes vive más de un año... Más

Medicina Nuclear

ver canal
Imagen: Un agente de imágenes PET recientemente desarrollado es efectivo para identificar el cáncer medular de tiroides (Fotografía cortesía de 123RF)

Nuevo trazador PET mejora detección de lesiones en cáncer medular de tiroides

El cáncer medular de tiroides (CMT) representa aproximadamente el 3 % de todos los casos de cáncer de tiroides y es notablemente raro. Surge de células diferentes en comparación... Más

Imaginología General

ver canal
Imagen: El software LungQ v3.0.0 ha recibido la autorización 510 (k) de la FDA de EUA para el análisis con IA de las imágenes de TC de tórax (Fotografía cortesía de Thirona)

Software de IA para análisis de imágenes de TC de tórax permite tratamiento personalizado para pacientes pulmonares

Un novedoso software clínico aprovecha la inteligencia artificial (IA) para segmentar automáticamente varios segmentos y subsegmentos pulmonares en la anatomía interna del pulmón.... Más

TI en Imaginología

ver canal
Imagen: La nueva Medical Imaging Suite hace que los datos de imágenes de atención médica sean más accesibles, interoperables y útiles (Fotografía cortesía de Google Cloud)

Nueva suite de imágenes médicas de Google Cloud hace los datos de imágenes médicas más accesibles

Las imágenes médicas son una herramienta fundamental que se utiliza para diagnosticar a los pacientes, y cada año se escanean miles de millones de imágenes médicas en... Más
Copyright © 2000-2024 Globetech Media. All rights reserved.