Puede mejorar la atención al ceñir los tiempos de demora de los pacientes y los errores de dictamen – ScienceDaily

Un nuevo estudio ha descubierto que la inteligencia artificial (IA) puede ayudar a los médicos a interpretar las radiografías después de una lesión y sospecha de fractura.

«Nuestro algoritmo de inteligencia artificial puede detectar rápida y automáticamente rayos X positivos para fracturas y marcar esos estudios en el sistema para que los radiólogos puedan priorizar la lectura de rayos X con fracturas positivas. El sistema también resalta las regiones de interés de fractura con cuadros delimitadores alrededor de las áreas donde se sospecha de fracturas. Esto puede ayudar potencialmente a reducir los tiempos de espera en el momento de la visita al hospital o clínica antes de que los pacientes puedan obtener un diagnóstico positivo de fractura «, explicó el corresponsal. Ali Guermazi, MD, PhD, jefe de radiología de VA Boston Healthcare System y profesor de Radiología y Medicina en la Facultad de Medicina de la Universidad de Boston (BUSM).

La mala interpretación de la fractura representa hasta el 24% de los errores de diagnóstico dañinos que se encuentran en la sala de emergencias. Además, las inconsistencias en el diagnóstico radiográfico de fracturas son más comunes durante las horas de la tarde y la noche (5:00 a 3:00), posiblemente relacionadas con la lectura sin experiencia y la fatiga.

El algoritmo de IA (AI BoneView) se ha entrenado en una gran cantidad de radiografías de múltiples instituciones para detectar fracturas de las extremidades, la pelvis, el tronco y la columna lumbar y la caja torácica. Los lectores humanos expertos (radiólogos musculoesqueléticos, que son radiólogos subespecializados después de recibir capacitación específica en la lectura de radiografías de huesos) establecieron el estándar de oro en este estudio y compararon el desempeño de lectores humanos con y sin ayuda de IA.

Se ha utilizado una variedad de lectores para simular escenarios de la vida real, incluidos radiólogos, cirujanos ortopédicos, médicos de emergencia y asistentes médicos, reumatólogos y médicos de familia, todos los cuales leen todas las radiografías en la práctica clínica real para diagnosticar fracturas en sus pacientes. La precisión del diagnóstico de fracturas de cada lector, con y sin ayuda de IA, se comparó con el estándar de oro. También evaluaron el rendimiento diagnóstico de la IA sola frente al estándar de oro. La asistencia de IA ayudó a reducir las fracturas pasadas por alto en un 29% y a aumentar la sensibilidad del lector en un 16% y en un 30% para los exámenes con más de una fractura, al tiempo que mejoró la especificidad en un 5%.

Guermazi cree que la inteligencia artificial puede ser una herramienta poderosa para ayudar a los radiólogos y otros médicos a mejorar el rendimiento del diagnóstico y aumentar la eficiencia, mejorando potencialmente la experiencia del paciente en el momento de la visita al hospital o la clínica. «Nuestro estudio se centró en el diagnóstico de fracturas, pero un concepto similar se puede aplicar a otras enfermedades y trastornos. Nuestro interés de investigación en curso se centra en la mejor manera de utilizar la IA para ayudar a los profesionales de la salud humana a mejorar la salud». La atención al paciente, en lugar de tener IA reemplazar a los trabajadores de la salud humana Nuestro estudio mostró un ejemplo así ”, agregó.

Estos hallazgos aparecen en línea en la revista. Radiología.

La financiación de este estudio fue proporcionada por GLEAMER Inc.

Fuente de la historia:

Materiales proporcionados por Facultad de Medicina de la Universidad de Boston. Nota: El contenido se puede cambiar por estilo y longitud.