La inteligencia artificial (IA) localiza los informes de TC de tórax con nódulos tiroideos incidentales que requieren seguimiento

La inteligencia artificial (IA) localiza los informes de TC de tórax con nódulos tiroideos incidentales que requieren seguimiento

nubix

La IA puede ayudar a identificar los informes de TC de tórax que contienen nódulos tiroideos incidentales, según un nuevo análisis publicado en Academic Radiology. Estos hallazgos tiroideos son comunes en los exámenes del tórax y cuello.

Para abordar este problema, el Colegio Americano de Radiología publicó directrices sobre la estandarización del manejo de los nódulos tiroideos incidentales.

Con el fin de explorar esta cuestión, la Universidad de Duke desarrolló una herramienta de procesamiento del lenguaje natural. De esta forma es posible identificar los nódulos incidentales que requerían seguimiento ecográfico, además de comprobar si los médicos se atenían a las recomendaciones mencionadas.

En resumen: La IA encontró estos informes con una precisión casi perfecta, pero los proveedores no siempre se ciñeron a las directrices en estos casos.


«Nuestra evaluación de la adherencia a las recomendaciones y los resultados en pacientes con un [nódulo tiroideo incidental] que requiere seguimiento mostró una adherencia limitada a las recomendaciones apropiadas de los radiólogos, lo que pone a los pacientes en riesgo de retrasos en el diagnóstico y a los radiólogos en riesgo de demandas por mala praxis»,

Escribieron el 20 de marzo el Dr. Ryan Short, ex becario de Duke que ahora trabaja en el Instituto de Radiología Mallinckrodt de San Luis, y sus colegas.

¿Cómo se llevó a cabo?

Para el estudio, los radiólogos de Duke evaluaron retrospectivamente 21.583 informes de TC de tórax sin contraste registrados entre 2017 y 2018.

Es por ello que se diseñó un algoritmo llamado FastText con los datos de 2018 para encontrar los informes que incluían una recomendación para la ecografía tiroidea o describían nódulos mayores de 1,5 centímetros o «sospechosos.»

Así mismo, el equipo de investigación utilizó informes de 2017 para probar el sistema de procesamiento de lenguaje natural.

FasText identificó los informes con nódulos incidentales que cumplían los criterios para el seguimiento ecográfico con una precisión del 96,5% y una sensibilidad del 92,1%, según descubrieron Short et al.

De más de 10,000 exploraciones de tórax de 2017, el seguimiento ecográfico estaba indicado según las directrices del ACR en 81 pacientes, es decir, el 0,8%. Los médicos recomendaron explícitamente este tipo de imágenes en casi el 47% de los casos y obtuvieron esta información en menos de la mitad de los pacientes en los que se recomendó adecuadamente 48,5%

M, S. (2021b, marzo 25). Artificial intelligence pinpoints chest CT reports with incidental thyroid nodules requiring follow-up. Radiology Business. https://www.radiologybusiness.com/topics/enterprise-imaging/artificial-intelligence-ct-incidental-thyroid-nodules

Para la última tecnología en telemedicina contacta NUBIX