La Inteligencia Artificial aún no está lista para tomar el lugar de los radiólogos
Las herramientas de Inteligencia Artificial (IA) disponibles en el mercado demostraron tener diferentes grados de precisión al identificar anomalías en las radiografías del tórax, según un reciente estudio realizado en Dinamarca. Sin embargo, el estudio reveló que estas tienen una mayor tasa de falsos positivos comparados con los informes de los radiólogos.
Resultados del estudio danés sobre la aplicación de IA en radiología
Los investigadores daneses probaron cuatro herramientas de IA con certificación CE (Conformidad Europea) en radiografías de pacientes en la región de Copenhague y encontraron áreas bajo las curvas características operativas del receptor que variaban entre 0,83 y 0,88 para enfermedades del espacio aéreo, 0,89 a 0,97 para neumotórax y 0,94 a 0,97 para derrame pleural usando los informes radiológicos como referencia.
Louis Plesner, Doctor en Medicina de la Universidad de Copenhague, junto a un equipo de colaboradores, encontró una amplia gama de sensibilidad y especificidad en las herramientas de IA analizadas:
– Annalise Enterprise CXR (Versión 2.2): Sensibilidad del 72 % y especificidad del 86 % en enfermedades del espacio aéreo, y 90 % y 98 % en casos de neumotórax y derrame pleural respectivamente.
– SmartUrgences (Versión 1.24 con umbral de sensibilidad elevado): Sensibilidad del 91 % y especificidad del 62 % para enfermedades del espacio aéreo, y 73 % y 99 % para neumotorax y derrame pleural respectivamente.
– ChestEye (Versión 2.6): Sensibilidad del 80 % y especificidad del 76 % para enfermedades del espacio aéreo, 78 % y 98 % para neumotórax y 68 % y 97 % para derrame pleural.
– AI-Rad Companion (Versión 10): Sensibilidad del 79 % y especificidad del 72 % para enfermedades del espacio aéreo, 71 % y 98 % para neumotórax y 80 % y 92 % para derrame pleural.
«En las herramientas de IA examinadas en este estudio, observamos una diferencia notable en el equilibrio entre la sensibilidad y la especificidad de las herramientas individuales, lo cual parece ser impredecible», mencionó Plesner. El equipo encontró que la baja sensibilidad en varias de estas herramientas sugiere un desempeño reducido para hallazgos más sutiles en las radiografías del tórax.
Según la Escuela Americana de Radiología, un total de 400 herramientas de IA aprobadas por la FDA son pertinentes para su uso en radiología.
Finalmente, el estudio recalca la necesidad de realizar más pruebas en escenarios clínicos de la vida real en cuanto a la efectividad y precisión de las herramientas de IA en el análisis de radiografías de tórax.
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