El algoritmo diseñado a través de Inteligencia Artificial (IA), podría ayudar a los médicos a detectar de manera rápida las fracturas en pacientes de emergencias médicas o salas de urgencias.
Investigadores de la Escuela de Medicina de la Universidad de Boston (BSUM), han desarrollado un algoritmo basado en IA, que podría ayudar a especialistas a detectar fracturas en imágenes de rayos X, de manera más eficaz.
El Dr. Ali Guermazi, jefe de radiología del Sistema de Salud de Boston y profesor de Radiología y Medicina en BUSM, explicó que el algoritmo puede detectar rápidamente y de forma automática rayos X positivos e identificar y marcar esas imágenes para que los radiólogos puedan priorizar su lectura.
“El sistema también resalta las regiones de interés con cuadros delimitadores alrededor de las áreas donde se sospecha que hay fracturas. Esto puede contribuir potencialmente a reducir el tiempo de espera en el momento de la visita al hospital o la clínica antes de que los pacientes puedan obtener un diagnóstico positivo de fractura”, explicó el Dr. Guermazi.
La aplicación de IA sería muy útil ya que suelen ocurrir errores de interpretación de fracturas, lo que afecta el diagnóstico de un paciente, especialmente en el departamento de emergencias. La fatiga de los médicos especialistas en el análisis radiográfico de las imágenes especialmente en horarios durante la noche y la madrugada, puede ser un problema que sería solucionado gracias a la aplicación de esta innovación.
AI BoneView, el algoritmo utilizado, fue entrenado con una gran cantidad de radiografías con múltiples instrucciones, para que lograra detectar fracturas en extremidades, pelvis, torso, columna lumbar y caja torácica.
En ese sentido, el estudio realizado por la BUSM, comparó los resultados de diagnóstico de fracturas de un grupo de médicos sin ayuda de IA con otro grupo de médicos con ayuda de IA. De esta forma, la asistencia de la IA y los algoritmos ayudó a reducir las fracturas perdidas por 29%, aumentó la sensibilidad de los lectores en un 16%, y también aumentó en 30% la sensibilidad de estudios con más de una fractura.
“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 es saber cuál es la mejor manera de utilizar la inteligencia artificial para ayudar a los proveedores de atención médica humana a mejorar la atención al paciente, en lugar de hacer que la inteligencia artificial reemplace a los proveedores de atención médica humana. Nuestro estudio mostró uno de esos ejemplos”, concluyó el Dr. Guermazi.
Los hallazgos fueron publicados en la revista científica Radiology:
