Inteligencia artificial detecta las fracturas en los rayos X con exactitud
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Por el equipo editorial de HospiMedica en español Actualizado el 12 Jan 2022 |

Imagen: Ejemplos de fracturas detectadas usando el algoritmo AI BoneView (Fotografía cortesía de BUSM)
Un estudio nuevo revela que la asistencia de inteligencia artificial (IA) mejora la sensibilidad y la especificidad de los lectores de radiología que buscan fracturas esqueléticas.
Investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad de Boston (BUSM; MA, EUA), la Universidad de Stony Brook (SBU; NY, EUA) y otras instituciones, realizaron un estudio del algoritmo de IA BoneView de Gleamer (París, Francia), que puede detectar fracturas de las extremidades, la pelvis, el torso, la columna lumbar y la caja torácica. Seis tipos de lectores (radiólogos, cirujanos ortopédicos, médicos de urgencias, asistentes médicos, reumatólogos y médicos de familia) examinaron 480 conjuntos de datos, con y sin IA BoneView.
Los resultados revelaron que el uso de la asistencia de IA ayudó a reducir las fracturas no detectadas en un 29 % y aumentó la sensibilidad de los lectores en un 16 % para una sola fractura y en un 30 % para exámenes con más de una fractura, al tiempo que mejoró la especificidad en un 5 %. La mejora de la sensibilidad fue significativa en todas las localizaciones, pero especialmente en el hombro, la clavícula y la columna toracolumbar. La asistencia de IA también redujo el tiempo para la lectura de rayos X en un promedio de 6,3 segundos por paciente. El estudio se publicó el 21 de diciembre de 2021 en la revista Radiology.
“Nuestro algoritmo de IA puede detectar rápida y automáticamente las radiografías que son positivas para fracturas y marcar esos estudios en el sistema para que los radiólogos puedan priorizar la lectura de radiografías con fracturas positivas”, dijo el autor correspondiente, el profesor Ali Guermazi, MD, PhD, del BUSM. “El sistema también destaca las regiones de interés con cuadros delimitadores alrededor de las áreas donde se sospechan fracturas. Esto puede contribuir potencialmente a reducir el tiempo de espera en el hospital o la clínica antes de que los pacientes puedan obtener un diagnóstico positivo de fractura”.
Las fracturas no detectadas en las radiografías son una de las causas más comunes de discrepancias diagnósticas entre las interpretaciones iniciales de los no radiólogos o los residentes y la lectura final de los radiólogos certificados por la junta, lo que genera daños prevenibles o retrasos en la atención del paciente. Además, las inconsistencias en el diagnóstico radiográfico de fracturas son más comunes durante las horas de la tarde y la noche, probablemente relacionadas con lecturas no expertas y fatiga. En pacientes con politraumatismos, la proporción de lesiones pasadas por alto, incluidas las fracturas, puede ser alta en el antebrazo y las manos (6,6 %) y los pies (6,5 %).
Enlace relacionado:
Facultad de Medicina de la Universidad de Boston
Universidad de Stony Brook
Gleamer
Investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad de Boston (BUSM; MA, EUA), la Universidad de Stony Brook (SBU; NY, EUA) y otras instituciones, realizaron un estudio del algoritmo de IA BoneView de Gleamer (París, Francia), que puede detectar fracturas de las extremidades, la pelvis, el torso, la columna lumbar y la caja torácica. Seis tipos de lectores (radiólogos, cirujanos ortopédicos, médicos de urgencias, asistentes médicos, reumatólogos y médicos de familia) examinaron 480 conjuntos de datos, con y sin IA BoneView.
Los resultados revelaron que el uso de la asistencia de IA ayudó a reducir las fracturas no detectadas en un 29 % y aumentó la sensibilidad de los lectores en un 16 % para una sola fractura y en un 30 % para exámenes con más de una fractura, al tiempo que mejoró la especificidad en un 5 %. La mejora de la sensibilidad fue significativa en todas las localizaciones, pero especialmente en el hombro, la clavícula y la columna toracolumbar. La asistencia de IA también redujo el tiempo para la lectura de rayos X en un promedio de 6,3 segundos por paciente. El estudio se publicó el 21 de diciembre de 2021 en la revista Radiology.
“Nuestro algoritmo de IA puede detectar rápida y automáticamente las radiografías que son positivas para fracturas y marcar esos estudios en el sistema para que los radiólogos puedan priorizar la lectura de radiografías con fracturas positivas”, dijo el autor correspondiente, el profesor Ali Guermazi, MD, PhD, del BUSM. “El sistema también destaca las regiones de interés con cuadros delimitadores alrededor de las áreas donde se sospechan fracturas. Esto puede contribuir potencialmente a reducir el tiempo de espera en el hospital o la clínica antes de que los pacientes puedan obtener un diagnóstico positivo de fractura”.
Las fracturas no detectadas en las radiografías son una de las causas más comunes de discrepancias diagnósticas entre las interpretaciones iniciales de los no radiólogos o los residentes y la lectura final de los radiólogos certificados por la junta, lo que genera daños prevenibles o retrasos en la atención del paciente. Además, las inconsistencias en el diagnóstico radiográfico de fracturas son más comunes durante las horas de la tarde y la noche, probablemente relacionadas con lecturas no expertas y fatiga. En pacientes con politraumatismos, la proporción de lesiones pasadas por alto, incluidas las fracturas, puede ser alta en el antebrazo y las manos (6,6 %) y los pies (6,5 %).
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Facultad de Medicina de la Universidad de Boston
Universidad de Stony Brook
Gleamer
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