La IA puede ser una herramienta poderosa para ayudar a identificar nódulos pulmonares en radiografías de tórax

En un estudio aleatorizado y controlado pionero que evaluó el efecto del software basado en inteligencia artificial (IA) en la práctica clínica real, los investigadores descubrieron que la IA mejoró significativamente la detección de nódulos pulmonares en las radiografías de tórax. Los resultados del estudio se publicaron hoy en Radiologíauna revista de la Sociedad Radiológica de América del Norte (RSNA).

Los nódulos pulmonares, que son crecimientos anormales que se forman en los pulmones, son muy comunes y generalmente se forman a partir de infecciones pulmonares previas. En raras ocasiones, pueden ser un signo de cáncer de pulmón. Uno de los métodos de detección comunes utilizados para identificar nódulos pulmonares son las radiografías de tórax. La IA puede ser una herramienta poderosa para ayudar a identificar nódulos pulmonares, especialmente cuando los radiólogos experimentan un gran volumen de casos.

La detección de nódulos pulmonares, un hallazgo primario de cáncer de pulmón, es una de las tareas cruciales en las radiografías de tórax. Muchos estudios han sugerido que el software de detección asistido por computadora basado en IA puede mejorar el desempeño de los radiólogos, pero no se usa mucho”.

Jin Mo Goo, MD, Ph.D., coautor del estudio, Departamento de Radiología del Hospital de la Universidad Nacional de Seúl en Corea

Para identificar el efecto real que tiene la IA en la práctica clínica, los investigadores incluyeron a 10 476 pacientes con una edad promedio de 59 años, que se habían sometido a radiografías de tórax en un centro de evaluación de la salud entre junio de 2020 y diciembre de 2021.

“Como nuestro ensayo se llevó a cabo con un enfoque pragmático, se incluyeron casi todos los participantes inscritos, que es un entorno clínico real”, dijo el Dr. Goo.

Los pacientes completaron un cuestionario de salud autoinformado para identificar las características iniciales, como la edad, el sexo, el tabaquismo y los antecedentes de cáncer de pulmón. El once por ciento de los pacientes eran fumadores actuales o anteriores.

Los pacientes se dividieron aleatoriamente en dos grupos: IA o no IA. Las radiografías del primer grupo fueron analizadas por radiólogos con la ayuda de IA, mientras que las radiografías del segundo grupo se interpretaron sin los resultados de la IA.

Los nódulos sólidos con diámetros mayores de 8 milímetros o los nódulos subsólidos con una porción sólida mayor de 6 milímetros se identificaron como procesables, lo que significa que el nódulo requería seguimiento de acuerdo con detección de cáncer de pulmón criterios.

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 fue mayor con la ayuda de IA (0,59 %) que sin la ayuda de IA (0,25 %). No hubo diferencias en las tasas de derivación falsa entre los grupos interpretados con IA y sin IA.

Si bien la edad avanzada y los antecedentes de cáncer de pulmón o tuberculosis se asociaron con informes positivos, estas y otras características de salud no tuvieron un impacto en la eficacia de el sistema de IA. Esto sugiere que la IA puede funcionar de manera consistente en diferentes poblaciones, incluso para aquellos con pulmones enfermos o posoperatorios.

“Nuestro estudio proporcionó pruebas sólidas de que la IA realmente podría ayudar a interpretar la radiografía de tórax. Esto contribuirá a identificar enfermedades del tórax, especialmente el cáncer de pulmón, de manera más efectiva en una etapa más temprana”, dijo el Dr. Goo.

Los investigadores planean realizar un estudio similar utilizando TC de tórax que también identificará los resultados clínicos y la eficiencia del flujo de trabajo.