En una parte de un estudio multicéntrico en curso que evalúa productos comerciales de inteligencia artificial (IA) en radiología, el software de detección de nódulos pulmonares de IA de cuatro de siete proveedores demostró Áreas Bajo la Curva (AUC) independientes que iban de 5 a 12 por ciento más altas que el AUC promedio de 17 radiólogos revisores.
En un estudio comparativo que evaluó la capacidad independiente de siete modalidades de software de inteligencia artificial (IA) para la detección de nódulos pulmonares en radiografías de tórax, se encontró que cuatro modalidades de IA ofrecieron un mejor rendimiento en comparación con la puntuación media de los radiólogos revisores.
Para el estudio retrospectivo y comparativo, publicado recientemente en Radiology, los investigadores compararon siete modalidades de IA disponibles comercialmente y el rendimiento medio de 17 radiólogos revisores.
La cohorte estaba compuesta por 386 pacientes (con una edad media de 64 años), y 144 de los pacientes tenían al menos un nódulo, según el estudio.
Las modalidades de IA revisadas incluyeron Annalise Enterprise CXR, InferRead DR Chest, INSIGHT CXR, Milvue Suite-Smart Urgencies, ChestEye, AI-Rad Companion Chest X-ray y Med-Chest X-Ray.
Los investigadores encontraron que INSIGHT CXR, Annalise Enterprise CXR, Milvue Suite-Smart Urgencies y ChestEye ofrecieron AUC independientes más altas (93%, 90%, 86% y 88% respectivamente) que el AUC promedio de los radiólogos revisores (81%).
Los autores del estudio señalaron que InferRead DR Chest, AI-Rad Companion Chest X-Ray y Med-Chest X-Ray no mostraron diferencias con respecto a los radiólogos para la detección independiente de nódulos pulmonares.
INSIGHT CXR también demostró la tasa de sensibilidad más alta (89%), que fue un 18% más alta que la tasa de sensibilidad media de los radiólogos (71%) y un 14% más alta que la siguiente tasa de sensibilidad más alta de la modalidad de IA (75% para Med-Chest X-Ray). No se disponía de tasas de sensibilidad y especificidad para Annalise Enterprise CXR y ChestEye, según los investigadores.
“Para la detección de nódulos pulmonares en radiografías de tórax, cuatro algoritmos de IA mostraron un mejor rendimiento que los lectores humanos, y tres algoritmos de IA no mostraron evidencia de diferencia en el rendimiento en comparación con los lectores humanos”, escribió el autor principal del estudio, Kicky G. van Leeuwen y colegas.
Para los nódulos que se consideraron con una conspicuidad muy sutil, INSIGHT CXR y Annalise Enterprise CXR tenían los AUC de IA más altos, con un 76% y un 70% respectivamente. Las otras cinco modalidades de IA tenían AUC más bajos que los radiólogos (65%) en esta población de pacientes.
Para el diámetro de nódulo más pequeño (de 5 a 9 mm2), INSIGHT CXR, AI-Rad Companion Chest X-ray y Annalise Enterprise CXR demostraron los AUC de IA más altos (93%, 89% y 87% respectivamente), mientras que ninguna de las otras IA superó el AUC promedio de los radiólogos (86%).
Los autores del estudio enfatizaron que su protocolo de estudio comparativo mejora la transparencia en el creciente mercado de IA en radiología.
“Es concebible que en el futuro, los departamentos de radiología requerirán que los proveedores participen en evaluaciones transparentes y comparativas como requisito previo para la compra de productos de IA”, agregaron van Leeuwen y colegas. “De manera similar, las aseguradoras de salud podrían basar las decisiones de reembolso en comparaciones de rendimiento”.
Para conocer más sobre este tema recomendamos visitar Radiology y acceder al artículo completo.
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