Algoritmo de triaje para los neumotórax prioriza la programación de las placas de tórax
Por el equipo editorial de MedImaging en español Actualizado el 02 Oct 2019 |
Imagen: Un algoritmo nuevo de programación de rayos X prioriza la programación de rayos X para los neumotórax (Fotografía cortesía de GE Healthcare).
Un algoritmo de inteligencia artificial (IA) novedoso analiza las radiografías de tórax para detectar neumotórax y ayuda a identificar casos sospechosos para que los radiólogos prioricen la lectura.
La Suite de Cuidado Crítico de GE Healthcare (GE; Little Chalfont, Reino Unido) fue diseñada para escanear automáticamente las imágenes en busca de neumotórax inmediatamente después de la toma, sin ninguna infraestructura adicional o redes de TI. Las notificaciones llegan a los sistemas de archivo y comunicación de imágenes (PACS) exactamente al mismo tiempo que la imagen original al sistema de imágenes digitales y comunicaciones en medicina (DICOM), sin causar demoras adicionales o tiempo de procesamiento, permitiendo la escalada de la revisión de imágenes y tiempos de respuesta más rápidos para los casos priorizados.
Desarrollado utilizando más de 12.000 imágenes de seis fuentes de datos totales en tres países diferentes, el algoritmo de clasificación de neumotórax detecta casi todos los neumotórax grandes, con una sensibilidad del 96%, los neumotórax pequeños con una sensibilidad del 75% y una especificidad del 94% para limitar las alertas falsas. El valor predictivo positivo (VPP) varía de 35% a 70%, dependiendo de la prevalencia de neumotórax; para el 4% de prevalencia, el algoritmo tenía una notificación verdadera por dos notificaciones falsas, y para el 15% de prevalencia, tenía siete notificaciones verdaderas por tres notificaciones falsas. El valor predictivo negativo varió de 97-99%, considerando el mismo rango de prevalencia.
“Dado que se toman miles de radiografías de tórax en un hospital todos los días, buscar neumotórax en pacientes críticos es algo así como tratar de encontrar una aguja en un pajar”, dijo Rachael Callcut, MD, MSPH, directora de ciencia de datos del Centro para la Innovación en Salud Digital de la Universidad de California, San Francisco (UCSF), quien participó en el desarrollo de la Suite de Cuidado Crítico. “Los algoritmos en sí mismos no hacen diagnósticos, pero llaman la atención de todos para encontrar algo potencialmente mortal para los pacientes”.
El neumotórax espontáneo primario es una acumulación anormal de aire en el espacio pleural, que puede provocar el colapso parcial o completo de un pulmón. Es probable que se deba a la formación de pequeños sacos de aire (ampollas) en el tejido pulmonar que se rompen, haciendo que el aire se filtre al espacio pleural, creando presión que se manifiesta como dolor en el pecho en el lado del pulmón colapsado y falta de aliento. A menudo, las personas que experimentan un neumotórax espontáneo primario no tienen signos previos de enfermedad; las ampollas en sí mismas generalmente no causan ningún síntoma y son visibles solo en las imágenes médicas. Las personas afectadas pueden tener de una a más de treinta ampollas.
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GE Healthcare
La Suite de Cuidado Crítico de GE Healthcare (GE; Little Chalfont, Reino Unido) fue diseñada para escanear automáticamente las imágenes en busca de neumotórax inmediatamente después de la toma, sin ninguna infraestructura adicional o redes de TI. Las notificaciones llegan a los sistemas de archivo y comunicación de imágenes (PACS) exactamente al mismo tiempo que la imagen original al sistema de imágenes digitales y comunicaciones en medicina (DICOM), sin causar demoras adicionales o tiempo de procesamiento, permitiendo la escalada de la revisión de imágenes y tiempos de respuesta más rápidos para los casos priorizados.
Desarrollado utilizando más de 12.000 imágenes de seis fuentes de datos totales en tres países diferentes, el algoritmo de clasificación de neumotórax detecta casi todos los neumotórax grandes, con una sensibilidad del 96%, los neumotórax pequeños con una sensibilidad del 75% y una especificidad del 94% para limitar las alertas falsas. El valor predictivo positivo (VPP) varía de 35% a 70%, dependiendo de la prevalencia de neumotórax; para el 4% de prevalencia, el algoritmo tenía una notificación verdadera por dos notificaciones falsas, y para el 15% de prevalencia, tenía siete notificaciones verdaderas por tres notificaciones falsas. El valor predictivo negativo varió de 97-99%, considerando el mismo rango de prevalencia.
“Dado que se toman miles de radiografías de tórax en un hospital todos los días, buscar neumotórax en pacientes críticos es algo así como tratar de encontrar una aguja en un pajar”, dijo Rachael Callcut, MD, MSPH, directora de ciencia de datos del Centro para la Innovación en Salud Digital de la Universidad de California, San Francisco (UCSF), quien participó en el desarrollo de la Suite de Cuidado Crítico. “Los algoritmos en sí mismos no hacen diagnósticos, pero llaman la atención de todos para encontrar algo potencialmente mortal para los pacientes”.
El neumotórax espontáneo primario es una acumulación anormal de aire en el espacio pleural, que puede provocar el colapso parcial o completo de un pulmón. Es probable que se deba a la formación de pequeños sacos de aire (ampollas) en el tejido pulmonar que se rompen, haciendo que el aire se filtre al espacio pleural, creando presión que se manifiesta como dolor en el pecho en el lado del pulmón colapsado y falta de aliento. A menudo, las personas que experimentan un neumotórax espontáneo primario no tienen signos previos de enfermedad; las ampollas en sí mismas generalmente no causan ningún síntoma y son visibles solo en las imágenes médicas. Las personas afectadas pueden tener de una a más de treinta ampollas.
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