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Uma ferramenta de inteligência artificial (IA) pode identificar com precisão radiografias de tórax normais e anormais em um ambiente clínico, de acordo com um estudo publicado na Radiologiaum jornal da Sociedade Radiológica da América do Norte (RSNA).
As radiografias de tórax são usadas para diagnosticar uma ampla variedade de condições relacionadas ao coração e aos pulmões. Uma radiografia de tórax anormal pode ser uma indicação de uma série de condições, incluindo câncer e doenças pulmonares crônicas.
Uma ferramenta de IA que pode diferenciar com precisão entre radiografias de tórax normais e anormais aliviaria muito a pesada carga de trabalho experimentada pelos radiologistas em todo o mundo.
“Há uma demanda exponencialmente crescente por imagens médicas, especialmente transversais, como tomografia computadorizada e ressonância magnética”, disse o co-autor do estudo Louis Lind Plesner, MD, do Departamento de Radiologia do Hospital Herlev and Gentofte em Copenhague, Dinamarca. “Enquanto isso, há uma escassez global de radiologistas treinados. A inteligência artificial tem se mostrado uma grande promessa, mas sempre deve ser testada minuciosamente antes de qualquer implementação”.
Para este estudo multicêntrico retrospectivo, o Dr. Plesner e seus colegas queriam determinar a confiabilidade do uso de uma ferramenta de IA que pode identificar radiografias de tórax normais e anormais.
Os pesquisadores usaram uma ferramenta de IA disponível comercialmente para analisar as radiografias de tórax de 1.529 pacientes de quatro hospitais na região da capital da Dinamarca. Foram incluídas radiografias de tórax de pacientes do pronto-socorro, pacientes internados e ambulatoriais. Os raios X foram classificados pela ferramenta AI como “normal de alta confiança” ou “não normal de alta confiança” como normal e anormal, respectivamente.
Dois radiologistas torácicos (de tórax) certificados foram usados como padrão de referência. Um terceiro radiologista foi usado em casos de discordância, e todos os três médicos desconheciam os resultados da IA.
Das 429 radiografias de tórax classificadas como normais, 120, ou 28%, também foram classificadas pela ferramenta AI como normais. Esses raios-X, ou 7,8% de todos os raios-X, podem ser potencialmente automatizados com segurança por uma ferramenta de IA. A ferramenta AI identificou radiografias de tórax anormais com 99,1% de sensibilidade.
“A descoberta mais surpreendente foi a sensibilidade dessa ferramenta de IA para todos os tipos de doenças pulmonares”, disse o Dr. Plesner. “Na verdade, não conseguimos encontrar uma única radiografia de tórax em nosso banco de dados em que o algoritmo cometeu um grande erro. Além disso, a ferramenta de IA teve uma sensibilidade geral melhor do que os radiologistas certificados pelo conselho clínico”.
De acordo com os pesquisadores, mais estudos podem ser direcionados para uma implementação prospectiva maior da ferramenta de IA, onde as radiografias de tórax relatadas de forma autônoma ainda são revisadas por radiologistas.
A ferramenta AI teve um desempenho especialmente bom na identificação de radiografias normais do grupo ambulatorial com uma taxa de 11,6%. Isso sugere que o modelo AI teria um desempenho especialmente bom em ambientes ambulatoriais com alta prevalência de radiografias de tórax normais.
“A radiografia de tórax é um dos exames de imagem mais comuns realizados em todo o mundo”, disse o Dr. Plesner. “Mesmo uma pequena porcentagem de automatização pode economizar tempo para os radiologistas, que podem priorizar em assuntos mais complexos.”
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