Estudio muestra el desarrollo y validación de un clasificador automatizado para diagnosticar la otitis media aguda en niños.
La otitis media aguda (OMA) se posiciona como una de las enfermedades más comúnmente diagnosticadas en niños, sin embargo, la precisión diagnóstica sigue siendo consistentemente baja. Para abordar este desafío, los investigadores se han propuesto desarrollar una herramienta de apoyo a la decisión basada en inteligencia artificial capaz de interpretar videos del tímpano, con el objetivo de fortalecer la precisión diagnóstica. Este estudio tiene como objetivo mostrar el proceso de desarrollo y validación de dicha herramienta, subrayando su impacto potencial en mejorar la precisión diagnóstica en entornos de atención primaria.
Este estudio diagnóstico realizó un análisis de videos otoscópicos del tímpano, capturados mediante teléfonos inteligentes durante visitas ambulatorias en dos sitios en Pennsylvania desde 2018 hasta 2023. Los niños que asistieron a visitas por enfermedad o de bienestar constituyeron los participantes elegibles. El objetivo principal fue desarrollar y validar internamente una herramienta de apoyo a la decisión basada en inteligencia artificial capaz de interpretar estos videos para diagnosticar OMA.
Utilizando una red neuronal profunda residual-recurrente, entrenada en videos de otoscopía anotados por especialistas validados, el estudio logró resultados notables. La red demostró una sensibilidad del 93.8% y una especificidad del 93.5%, alineándose con un modelo de árbol de decisiones entrenado simultáneamente. Es importante destacar que el algoritmo identificó el abultamiento del tímpano como una característica crucial indicativa de OMA, mostrando una alineación perfecta con los diagnósticos predichos en el conjunto de pruebas.
Los hallazgos del estudio destacan el potencial del algoritmo desarrollado y la aplicación médica acompañante para mejorar la precisión diagnóstica de la OMA en entornos de atención primaria o aguda. Con su alta sensibilidad y especificidad, la herramienta de apoyo a la decisión promete ayudar a los clínicos en el diagnóstico automatizado y en la toma de decisiones informadas sobre el tratamiento de las infecciones de oído pediátricas.
