¿Puede la inteligencia artificial ayudar a la detección de fracturas en niños con osteogénesis imperfecta?
TOPLINE:
En pacientes con osteogénesis imperfecta, la asistencia de inteligencia artificial (IA) mejoró la precisión de la detección de fracturas de los radiólogos del 83,4% al 90,7%. Sin embargo, los radiólogos obtuvieron mejores resultados que la IA cuando se consideró su rendimiento independiente.
METODOLOGÍA:
En este estudio, los investigadores analizaron 336 radiografías apendiculares y pélvicas de 48 niños (edad media, 12 años) con osteogénesis imperfecta confirmada genéticamente.
La verdad sobre el terreno fue determinada por una opinión consensuada de dos radiólogos pediátricos consultores que etiquetaron las fracturas agudas y en curación con cuadros delimitadores.
Siete radiólogos evaluaron de forma independiente imágenes anónimas en dos rondas: la primera ronda sin IA y la segunda ronda con asistencia de IA. La herramienta de IA proporcionó cuadros delimitadores para las fracturas sospechosas, pero no distinguió las fracturas agudas de las fracturas en proceso de curación.
Una vez completadas ambas rondas, los resultados de los radiólogos sin ayuda de la IA, de los radiólogos con ayuda de la IA y de la IA sola se compararon con la realidad real del terreno calculando la intersección entre los cuadros delimitadores.
LLEVAR:
AI demostró una precisión por examen del 74,8 % (IC del 95 %, 65,4 %-82,7 %), en comparación con el rendimiento promedio del radiólogo del 83,4 % (IC del 95 %, 75,2 %-89,8 %).
Los radiólogos que utilizaron la asistencia de IA mejoraron su precisión promedio por examen al 90,7 % (IC del 95 %, 83,5 %-95,4 %).
La compatibilidad con IA aumentó la precisión media por imagen del radiólogo en un 7,0 % (del 84,6 % al 91,6 %) y la precisión por fractura en un 3,7 % (del 76,3 % al 80,0 %).
Por fractura, la asistencia de IA redujo los verdaderos y falsos positivos, al tiempo que aumentó los verdaderos y falsos negativos, aumentando la precisión en un 3,7 %, la especificidad en un 10,0 % y el valor predictivo positivo en un 7,2 %.
En promedio, los radiólogos cambiaron sus decisiones por fractura en 72 casos; El 69% de esos cambios coincidieron con la sugerencia de la IA y el 64% mejoraron la precisión.
EN LA PRÁCTICA:
"En conclusión, los resultados de este estudio sugieren que la asistencia de la IA mejora el rendimiento de los radiólogos en el diagnóstico de fracturas en niños con OI [osteogénesis imperfecta], incluso si no está específicamente entrenada para esta población", escribieron los autores del estudio. "Sin embargo, en comparación con los radiólogos, el rendimiento de la IA independiente fue peor, lo que pone de manifiesto los peligros potenciales de implementar la herramienta de IA de forma autónoma", añadieron.
FUENTE:
Este estudio fue dirigido por Cato Pauling, University College London, Londres, Inglaterra. Se publicó en línea el 7 de julio de 2025 en European Radiology.
LIMITACIONES:
Los investigadores incluyeron exámenes repetidos de algunos pacientes durante el período del estudio, lo que puede haber introducido un sesgo debido a las similitudes en las apariencias. Este estudio utilizó solo un modelo de IA disponible comercialmente, a pesar de que hay varios productos disponibles en el mercado. Además, la falta de un grupo de control de pacientes sin trastorno de fragilidad ósea dificultó la evaluación objetiva de si la herramienta de IA funcionaba con menos precisión en niños con osteogénesis imperfecta.
DIVULGACIONES:
Este estudio recibió apoyo financiero del National Institute for Health and Care Research. Los autores declararon no tener conflictos de intereses.
En pacientes con osteogénesis imperfecta, la asistencia de inteligencia artificial (IA) mejoró la precisión de la detección de fracturas de los radiólogos del 83,4% al 90,7%. Sin embargo, los radiólogos obtuvieron mejores resultados que la IA cuando se consideró su rendimiento independiente.
METODOLOGÍA:
En este estudio, los investigadores analizaron 336 radiografías apendiculares y pélvicas de 48 niños (edad media, 12 años) con osteogénesis imperfecta confirmada genéticamente.
La verdad sobre el terreno fue determinada por una opinión consensuada de dos radiólogos pediátricos consultores que etiquetaron las fracturas agudas y en curación con cuadros delimitadores.
Siete radiólogos evaluaron de forma independiente imágenes anónimas en dos rondas: la primera ronda sin IA y la segunda ronda con asistencia de IA. La herramienta de IA proporcionó cuadros delimitadores para las fracturas sospechosas, pero no distinguió las fracturas agudas de las fracturas en proceso de curación.
Una vez completadas ambas rondas, los resultados de los radiólogos sin ayuda de la IA, de los radiólogos con ayuda de la IA y de la IA sola se compararon con la realidad real del terreno calculando la intersección entre los cuadros delimitadores.
LLEVAR:
AI demostró una precisión por examen del 74,8 % (IC del 95 %, 65,4 %-82,7 %), en comparación con el rendimiento promedio del radiólogo del 83,4 % (IC del 95 %, 75,2 %-89,8 %).
Los radiólogos que utilizaron la asistencia de IA mejoraron su precisión promedio por examen al 90,7 % (IC del 95 %, 83,5 %-95,4 %).
La compatibilidad con IA aumentó la precisión media por imagen del radiólogo en un 7,0 % (del 84,6 % al 91,6 %) y la precisión por fractura en un 3,7 % (del 76,3 % al 80,0 %).
Por fractura, la asistencia de IA redujo los verdaderos y falsos positivos, al tiempo que aumentó los verdaderos y falsos negativos, aumentando la precisión en un 3,7 %, la especificidad en un 10,0 % y el valor predictivo positivo en un 7,2 %.
En promedio, los radiólogos cambiaron sus decisiones por fractura en 72 casos; El 69% de esos cambios coincidieron con la sugerencia de la IA y el 64% mejoraron la precisión.
EN LA PRÁCTICA:
"En conclusión, los resultados de este estudio sugieren que la asistencia de la IA mejora el rendimiento de los radiólogos en el diagnóstico de fracturas en niños con OI [osteogénesis imperfecta], incluso si no está específicamente entrenada para esta población", escribieron los autores del estudio. "Sin embargo, en comparación con los radiólogos, el rendimiento de la IA independiente fue peor, lo que pone de manifiesto los peligros potenciales de implementar la herramienta de IA de forma autónoma", añadieron.
FUENTE:
Este estudio fue dirigido por Cato Pauling, University College London, Londres, Inglaterra. Se publicó en línea el 7 de julio de 2025 en European Radiology.
LIMITACIONES:
Los investigadores incluyeron exámenes repetidos de algunos pacientes durante el período del estudio, lo que puede haber introducido un sesgo debido a las similitudes en las apariencias. Este estudio utilizó solo un modelo de IA disponible comercialmente, a pesar de que hay varios productos disponibles en el mercado. Además, la falta de un grupo de control de pacientes sin trastorno de fragilidad ósea dificultó la evaluación objetiva de si la herramienta de IA funcionaba con menos precisión en niños con osteogénesis imperfecta.
DIVULGACIONES:
Este estudio recibió apoyo financiero del National Institute for Health and Care Research. Los autores declararon no tener conflictos de intereses.
