Combo de inteligencia artificial (IA) y radiólogos reduce el cáncer de pulmón no diagnosticado en un 60%
Combinar inteligencia artificial con radiólogos expertos ha reducido la tasa de cáncer de pulmón no detectado en radiografías de pecho en un 60%. Expertos del Reino Unido han reportado en un nuevo estudio.
A pesar de los esfuerzos por incrementar la imagen por CT, muchos pacientes puede que todavía dependan en las radiografías para un diagnóstico previo . Interpretar estas imágenes puede probase como “una tarea compleja y subjetiva”, con un 90% de cáncer de pulmón mal diagnosticado a partir de una radiografía de rayos x, escribieron los investigadores en Clinical Radiology.
Queriendo enfrentar esta problemática, los expertos han desplegado comercialmente un algoritmo que funciona como un primer vistazo a las radiografías. Cuando se usa sólo, la IA obtuvo resultados similares a los de los médicos. Sin embargo, al combinar ambas partes los casos mal diagnosticados disminuyeron drásticamente al estandarizar los procesos llevados a cabo.
“La implementación de la IA propuesta debe reducir los errores de los radiólogos y mejorar la efectividad de los reportes médicos”.
“Además, al tomar un acercamiento centrado en el radiólogo en el desarrollo de herramientas clínicas como la IA se prevé que el sistema no pase por alto las señales que diagnostiquen un cáncer de pulmón. Esto representa una tremenda oportunidad de mejorar la recuperación de los pacientes diagnosticados con esta afectación”.
Matthew Tam, con el Departamento de Radiología del Southend University Hospital en Essex.
¿Qué metodología se siguió para la investigación?
Para el estudio, los investigadores recopilaron una base de datos de 400 radiografías, incluyendo 200 casos considerados difíciles de diagnosticar. 3 radiólogos expertos revisaron las imágenes, así como el algoritmo de la IA del London-based Behold.ai. Las etiquetas generadas por la IA y los radiólogos fueron combinadas para simular el flujo de trabajo de clasificación. Explicaron Tam et al.
Usando como referencia únicamente, la IA obtuvo un puntaje equivalente al del radiólogo promedio, identificando tumores con una precisión del 87%. Al combinar radiólogos con la IA se probó un modelo más fructífero, mejorando la precisión hasta un 90.67%, con una sensibilidad de 91.33% una especificad del 90%.
“En el presente estudio, la implementación de la clasificación basada en una IA casó una significante reducción en el número de tumores pasados por alto por los radiólogos”.
“La reducción total del 60% de cáncer no diagnosticado ha sido una gran promesa mejorando la tasa de supervivencia de los pacientes a través de la identificación temprana del cáncer de pulmón”.
Tam et al.
M.D.B.S. Tam, et al. Augmenting lung cancer diagnosis on chest radiographs: positioning artificial intelligence to improve radiologist performance, Clinical Radiology, 2021, ISSN 0009-9260, https://doi.org/10.1016/j.crad.2021.03.021.
