IA mejora detección de nódulos pulmonares en radiografías de tórax

Para identificar el efecto real que la IA tiene en la práctica clínica, investigadores del Hospital de la Universidad Nacional de Seúl (Seúl, Corea) realizaron un estudio que involucró a 10.476 pacientes con una edad promedio de 59 años, que se habían sometido a radiografías de tórax en un centro de examen de la salud entre junio de 2020 y diciembre de 2021. A los pacientes también se pidió que completaran un cuestionario de salud autoinformado para identificar características iniciales como edad, sexo, tabaquismo e historial previo de cáncer de pulmón. Dentro del grupo de pacientes, el 11 % eran fumadores actuales o antiguos fumadores. Los investigadores dividieron aleatoriamente a los pacientes en dos grupos equitativos: IA o no IA. Los radiólogos asistidos por IA analizaron las radiografías del primer grupo, mientras que las radiografías del segundo grupo se interpretaron sin usar IA.

Los nódulos sólidos con diámetros mayores de 8 milímetros o los nódulos subsólidos con una porción sólida mayor de seis milímetros se identificaron como procesables, lo que significa que el nódulo requería seguimiento según los criterios de detección del cáncer de pulmón. Los investigadores identificaron nódulos pulmonares en el 2 % de los pacientes. Su análisis mostró que la tasa de detección para nódulos pulmonares procesables en las radiografías de tórax fue más alta con la ayuda de IA (0,59 %) en comparación con sin asistencia de IA (0,25 %). No encontraron diferencias en las tasas de derivación falsa entre los grupos interpretados con IA y sin IA.

La edad avanzada y los antecedentes de cáncer de pulmón o tuberculosis se asociaron con informes positivos, aunque estas y otras características de salud no afectaron la eficacia del sistema de IA. Esto indica que la IA puede desempeñarse de manera consistente en diferentes poblaciones, incluidas aquellas con pulmones enfermos o posoperatorios. Los investigadores ahora planean realizar un estudio similar usando TC de tórax que también identificará los resultados clínicos y la eficiencia del flujo de trabajo.

"Nuestro estudio proporcionó una fuerte evidencia de que la IA realmente podría ayudar a interpretar la radiografía de tórax. Esto contribuirá a identificar las enfermedades del tórax, especialmente el cáncer de pulmón, de manera más efectiva en una etapa más temprana", dijo el coautor del estudio Jin Mo Goo, MD, Ph.D., del Departamento de Radiología del Hospital de la Universidad Nacional de Seúl.

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Hospital de la Universidad Nacional de Seúl