Prevención de la atención retrasada y perdida mediante la aplicación de inteligencia artificial para activar el seguimiento de imágenes de radiología.

El riesgo oculto de las radiaciones ionizantes en el quirófano.

Los estudios de imágenes de diagnóstico médico frecuentemente detectan hallazgos que requieren una evaluación adicional.

Esta iniciativa en Northwestern Medicine para evitar retrasos y mejorar los resultados mediante la ingeniería de un seguimiento confiable de los hallazgos radiográficos.

Este estudio desarrolló un sistema de procesamiento de lenguaje natural (NLP) de inteligencia artificial para identificar informes de radiología que contienen hallazgos relacionados con los pulmones y las glándulas suprarrenales que requieren seguimiento.

Entre los resultados, se encontró que, durante 13 meses, se revisaron más de 570 000 estudios de imágenes, de los cuales más de 29 000 se marcaron como que contenían recomendaciones de seguimiento relacionadas con los pulmones, lo que representa una tasa del 5,1 % de ocurrencia de hallazgos relacionados con los pulmones en estudios de imágenes relevantes y un promedio de 70 hallazgos marcado por día.

La validación clínica prospectiva del sistema de Northwestern, la primera de su tipo, demostró una sensibilidad del 77,1 % y una especificidad del 99. 5%, y valor predictivo positivo de 90,3% para hallazgos pulmonares que requieren seguimiento.

Hasta la fecha, el flujo de trabajo ha generado casi 5000 interacciones con los médicos solicitantes y ha rastreado más de 2400 seguimientos hasta su finalización.

En conclusión, los autores concluyen que la PNL demuestra un potencial significativo para mejorar el seguimiento confiable de los hallazgos de imágenes y, por lo tanto, para reducir la morbilidad prevenible en la patología pulmonar y otras áreas de la medicina de alto riesgo y propensas a problemas.

Referencia: Domingo J, Galal G, Huang J, et al. Catalizador NEJM. 2022;3(4).

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