Fiabilidad y validez de un sistema asistido por inteligencia artificial para la detección de anomalías en las radiografías de tórax y óseas en un servicio de urgencias hospitalario

Abstract

Introducción. Evaluar el rendimiento diagnóstico para la detección de anomalías de dos sistemas comerciales de inteligencia artificial (IA), ChestView para radiografías de tórax (RxT) y BoneView para radiografías óseas (RxO), en un servicio de urgencias hospitalarias (SUH), y comparar su validez con la de observadores de diferente perfil profesional y experiencia: urgenciólogos, radiólogos en formación y radiólogos expertos. Método. Estudio de evaluación de pruebas diagnósticas en una selección aleatoria de 346 RxT y 261 RxO solicitadas en urgencias. Las exploraciones fueron analizadas de forma independiente por los sistemas de IA y los diferentes observadores. El diagnóstico de referencia (estándar de oro) fue establecido mediante consenso por tres radiólogos, recurriendo a otras pruebas de imagen disponibles o información clínica cuando era necesario. Se calcularon y compararon la sensibilidad, especificidad y los valores predictivos positivos y negativos (VPN). Resultados. Para la RxT, la IA (ChestView) mostró una sensibilidad global (64,4%) significativamente superior a la de los médicos de urgencias (49,2%; p = 0,018), aunque inferior a la del radiólogo experto (83,9%; p < 0,001). El rendimiento fue notable para la detección de nódulos/masas (sensibilidad 80,0%) y neumotórax (VPN 99,7%), pero inferior para consolidaciones (sensibilidad 40,4%). Para RxO, la IA (BoneView) alcanzó una sensibilidad para la detección de fracturas (87,5%) superior a la del radiólogo experto (77,1%), con una VPN del 96,9%. Sin embargo, su rendimiento fue menor para la detección de luxaciones (sensibilidad 60,0%) y derrames articulares (sensibilidad 25,0%). Conclusión. Los sistemas de IA evaluados demuestran un rendimiento clínicamente relevante en el entorno de urgencias, y mejoran significativamente la capacidad diagnóstica de los urgenciólogos. Su elevada sensibilidad para la detección de fracturas y su elevada VPN para los nódulos pulmonares, neumotórax y fracturas hacen que se consolide como un sistema de seguridad de alto impacto.