Las radiografías de tórax pueden predecir la mortalidad a largo plazo gracias a la IA
Así lo revela un estudio realizado por científicos del Hospital General de Massachusetts, que podría ayudar a identificar a los pacientes con más probabilidades de beneficiarse de la detección y la medicina preventiva para la enfermedad cardíaca, el cáncer de pulmón y otras afecciones.
El examen de imágenes realizado con más frecuencia en la medicina, la radiografía de tórax, contiene información de pronóstico `oculta´ que, extraída mediante inteligencia artificial (IA), puede predecir la mortalidad a largo plazo, según un estudio realizado por científicos del Hospital General de Massachusetts (MGH) y publicados este viernes en JAMA Network Open.
Estos hallazgos podrían ayudar a identificar a los pacientes con más probabilidades de beneficiarse de la detección y la medicina preventiva para la enfermedad cardíaca, el cáncer de pulmón y otras afecciones.
La tecnología IA automatiza muchos aspectos de nuestra vida cotidiana, como la función de reconocimiento de voz del teléfono inteligente, el etiquetado de fotos en las redes sociales y los coches sin conductor. Y también es responsable de grandes avances en medicina, con su aplicación para automatizar el diagnóstico de radiografías de tórax para la detección de neumonía y tuberculosis.
Si esta tecnología puede realizar diagnósticos, le preguntaron al radiólogo Michael Lu, director de investigación para la División de Imágenes Cardiovasculares MGH y profesor asistente de Radiología en la Escuela de Medicina de Harvard, si podría también identificar a las personas con alto riesgo de ataque cardíaco, cáncer de pulmón o muerte en el futuro.
Lu y sus colegas desarrollaron una red neuronal convolucional, una herramienta de inteligencia artificial avanzada para analizar información visual, llamada CXR-risk, que se entrenó al hacer que la red analizara más de 85.000 radiografías de tórax de 42.000 sujetos que participaron en un ensayo clínico anterior.
Cada imagen se emparejó con un dato clave: ¿la persona murió durante un período de 12 años? El objetivo era que CXR-risk aprendiera las características o combinaciones de características en una imagen de rayos X del tórax que mejor predice la salud y la mortalidad.
A continuación, Lu y sus colegas evaluaron los datos utilizando radiografías de tórax de 16.000 pacientes de dos ensayos clínicos anteriores. Descubrieron que el 53 por ciento de las personas que la identificó como `de muy alto riesgo´ murieron en los siguientes 12 años, en comparación con menos del 4 por ciento de las personas a las que se calificó de `muy bajo riesgo´.
El estudio encontró que el riesgo de CXR proporcionó información que predice la mortalidad a largo plazo, independientemente de las lecturas de radiografías de los radiólogos y otros factores, como la edad y el estado de fumador.
Lu cree que esta nueva herramienta será aún más precisa cuando se combine con otros factores de riesgo, como la genética y si se es fumador. La identificación temprana de pacientes en riesgo podría incluir más en programas preventivos y de tratamiento.
"Esta es una nueva forma de extraer información pronóstica de las pruebas de diagnóstico diarias -señala Lu-. Es información que ya no estamos utilizando, que podría mejorar la salud de las personas".
por IM Médico Publimas Digital s.l.
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