Revista de métodos de diagnóstico médico
Acceso abierto

abstracto

Detección previa de hemorragia intracraneal en tomografías computarizadas de la cabeza con una herramienta de clasificación de flujo de trabajo de radiología basada en IA: un estudio de precisión

Chodakiewitz YG*, Maya MM, Pressman BD

Propósito: evaluar un dispositivo de clasificación de flujo de trabajo de radiología basado en IA aprobado recientemente por la FDA para la precisión en la identificación de hemorragia intracraneal (ICH) en la preselección de tomografías computarizadas cerebrales del mundo real.

Método/Materiales: En nuestra institución se estudió un dispositivo basado en IA ("el algoritmo") para la detección de HIC en tomografías computarizadas del cerebro; el algoritmo fue desarrollado por la empresa externa Aidoc (Tel Aviv, Israel). Se recopiló un conjunto de datos retrospectivo de 533 tomografías computarizadas de cabeza sin contraste de nuestro gran centro médico académico terciario urbano. Siguiendo la convención para los estudios que evalúan las sensibilidades y especificidades de los dispositivos de diagnóstico y detección asistidos por computadora con imágenes, se utilizó un conjunto de datos enriquecidos de prevalencia de modo que se obtuvo una prevalencia del 50% de hemorragia intracraneal. El algoritmo se ejecutó en el conjunto de datos. Los casos marcados por el algoritmo como positivos para HIC se definieron como "positivos" y el resto como "negativos". Los resultados se compararon con la verdad del terreno, determinada por la revisión del conjunto de datos por parte de un neurorradiólogo. Se calcularon la sensibilidad y la especificidad. Además, se realizaron cálculos de valor predictivo negativo (NPV) y valor predictivo positivo (PPV) a partir de los datos del estudio enriquecidos por prevalencia, que permiten estimaciones de umbral superior e inferior para NPV y PPV del mundo real, respectivamente. Las métricas se analizaron utilizando un intervalo de confianza del 95 % binomial exacto de dos colas.

Resultados: la sensibilidad del algoritmo fue del 96,2 % (IC: 93,2 %-98,2 %); la especificidad fue del 93,3% (IC: 89,6-96,0%). El VPN real estimado se determinó en al menos un 96,2 % (IC: 93,2 %-97,9 %) y un umbral superior estimado para el VPP se calculó en un 93,4 % (IC: 90,1 %-95,7 %).

Conclusión: El dispositivo probado detecta hemorragia intracraneal con alta sensibilidad y especificidad. Estos hallazgos respaldan la utilidad potencial del uso del dispositivo para supervisar de forma autónoma listas de trabajo de radiología para estudios que contienen hallazgos críticos, clasificar un flujo de trabajo ocupado y, en última instancia, mejorar la atención del paciente en casos clínicamente sensibles al tiempo.