Un estudio muestra que el diagnóstico erróneo o tardío en las radiografías es un error común

La inteligencia artificial logra detectar el 92% de las fracturas óseas
Un equipo de investigadores de Reino Unido ha revisado 42 estudios existentes para comparar el rendimiento diagnóstico en la detección de fracturas entre la IA y los médicos.


29 mar 2022. 18.20H
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Un grupo de investigadores detecta que la sensibilidad de la inteligencia artificial (IA) para detectar fracturas óseas es de entre un 91 y 92 por ciento. Así lo manifiestan en un estudio publicado en la revista 'Radiology' en el que los expertos aseguran que la IA es una herramienta eficaz para la detección de fracturas que tiene potencial para ayudar a los médicos en los departamentos de emergencia ocupados. En este sentido, los investigadores no encontraron diferencias estadísticamente significativas entre el rendimiento de los clínicos y el de la IA. 

El diagnóstico erróneo o tardío de las fracturas en las radiografías es un error común que puede tener graves consecuencias para el paciente. La falta de acceso oportuno a la opinión de expertos, ya que el crecimiento de los volúmenes de imágenes continúa superando el reclutamiento de radiólogos, solo empeora el problema.

La IA puede ayudar a resolver este problema actuando como una ayuda para los radiólogos, contribuyendo a acelerar y mejorar el diagnóstico de las fracturas. Para saber más sobre el potencial de la tecnología en el ámbito de las fracturas, un equipo de investigadores de Reino Unido ha revisado 42 estudios existentes en los que se comparaba el rendimiento diagnóstico en la detección de fracturas entre la IA y los médicos. De los 42 estudios, 37 utilizaron rayos X para identificar las fracturas y cinco utilizaron TAC.

La inteligencia artificial, comparable al rendimiento médico


"Descubrimos que la IA funcionaba con un alto grado de precisión, comparable al rendimiento de los médicos", explica la autora principal del estudio, Rachel Kuo, del Centro de Investigación Botnar del departamento Nuffield de Ortopedia, Reumatología y Ciencias Musculoesqueléticas en Oxford. Asimismo, añade que "es importante destacar que descubrimos que este es el caso cuando la IA se validó utilizando conjuntos de datos externos independientes, lo que sugiere que los resultados pueden ser generalizables a la población en general".

"Los resultados del estudio apuntan a varias aplicaciones educativas y clínicas prometedoras para la IA en la detección de fracturas", señala Kuo. Además, subraya que "podría reducir la tasa de diagnósticos erróneos tempranos en circunstancias difíciles en el ámbito de las urgencias, incluidos los casos en los que los pacientes pueden sufrir múltiples fracturas. Tiene potencial como herramienta educativa para los médicos noveles".

También podría ser útil como "segundo lector", proporcionando a los médicos la seguridad de que han hecho el diagnóstico correcto o incitándoles a echar otro vistazo a las imágenes antes de tratar a los pacientes", apunta Kuo.

La investigadora advierte que la investigación sobre la detección de fracturas mediante IA sigue estando en una fase preclínica muy temprana. Sólo en una minoría de los estudios que ella y sus compañeros evaluaron la actuación de los clínicos con ayuda de la IA, y sólo hubo un ejemplo en el que se evaluó una IA en un estudio prospectivo en un entorno clínico.

"Sigue siendo importante que los clínicos continúen ejerciendo su propio juicio. La IA no es infalible y está sujeta a sesgos y errores", concluye Kuo.. 
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