Nódulos Pulmonares

La Inteligencia Artificial mejora la detección de nódulos pulmonares en las radiografías de tórax

En un estudio pionero, aleatorizado y controlado que evaluó el efecto del software basado en inteligencia artificial (IA) en la práctica clínica real

nodulos saludigtial
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José Ramón Díaz, redactor ConSalud.es José Ramón Díaz

11.03.2023 - 00:10

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En un estudio pionero, aleatorizado y controlado que evaluó el efecto del software basado en inteligencia artificial (IA) en la práctica clínica real, los investigadores descubrieron que la IA mejoraba significativamente la detección de nódulos pulmonares en las radiografías de tórax, según publican en 'Radiology', revista de la Radiological Society of North America (RSNA).

Los nódulos pulmonares, que son crecimientos anormales que se forman en los pulmones, son muy frecuentes y suelen formarse por infecciones pulmonares previas. En raras ocasiones, pueden ser un signo de cáncer de pulmón. Uno de los métodos de cribado más utilizados para identificar nódulos pulmonares son las radiografías de tórax. La IA puede ser una potente herramienta para ayudar a identificar los nódulos pulmonares, especialmente cuando los radiólogos tienen un gran volumen de casos.[banner-DFP_1]

"La detección de nódulos pulmonares, un hallazgo primario del cáncer de pulmón, es una de las tareas cruciales de las radiografías de tórax --afirma el coautor del estudio, el doctor Jin Mo Goo, del Departamento de Radiología del Hospital de la Universidad Nacional de Seúl (Corea)--. Muchos estudios han sugerido que el software de detección asistida por ordenador basado en IA puede mejorar el rendimiento de los radiólogos, pero su uso no está muy extendido".

Para identificar el efecto real que la IA tiene en la práctica clínica, los investigadores incluyeron a 10.476 pacientes con una edad media de 59 años, que se habían sometido a radiografías de tórax en un centro de cribado sanitario entre junio de 2020 y diciembre de 2021.

"Como nuestro ensayo se llevó a cabo con un enfoque pragmático, se incluyó a casi todos los participantes inscritos, que es un entorno clínico real", apunta el doctor Goo.

Los pacientes completaron un cuestionario de salud autoinformado para identificar características basales como la edad, el sexo, el hábito de fumar y los antecedentes de cáncer de pulmón. El 11% de los pacientes eran o habían sido fumadores.[banner-DFP_4]

Los pacientes se dividieron aleatoriamente en dos grupos: con o sin enfermedad pulmonar. Las radiografías del primer grupo fueron analizadas por radiólogos con la ayuda de la IA, mientras que las del segundo grupo se interpretaron sin los resultados de la IA.

Los nódulos sólidos con diámetros superiores a 8 milímetros o los nódulos subsólidos con una porción sólida superior a 6 milímetros se identificaron como procesables, lo que significa que el nódulo requería seguimiento según los criterios de cribado del cáncer de pulmón.

El análisis mostró que la tasa de detección de nódulos pulmonares procesables en las radiografías de tórax era mayor con la ayuda de la IA

Se identificaron nódulos pulmonares en el 2% de los pacientes. El análisis mostró que la tasa de detección de nódulos pulmonares procesables en las radiografías de tórax era mayor con la ayuda de la IA (0,59%) que sin ella (0,25%). No hubo diferencias en las tasas de referencias falsas entre los grupos interpretados con IA y sin IA.

Aunque la edad avanzada y los antecedentes de cáncer de pulmón o tuberculosis se asociaron a informes positivos, estas y otras características sanitarias no influyeron en la eficacia del sistema de IA. Esto sugiere que la IA puede funcionar de forma consistente en diferentes poblaciones, incluso en aquellas con pulmones enfermos o postoperatorios.

"Nuestro estudio aportó pruebas sólidas de que la IA podría ayudar realmente a interpretar la radiografía de tórax. Esto contribuirá a identificar más eficazmente las enfermedades torácicas, especialmente el cáncer de pulmón, en una fase más temprana", destaca.

Los investigadores tienen previsto realizar un estudio similar con tomografía computarizada de tórax, que también identificará los resultados clínicos y la eficiencia del flujo de trabajo.

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