Artículo original: Weisberg EM, Chu LC, Fishman EK. The first use of artificial intelligence (AI) in the ER: triage not diagnosis. Emerg Radiol. 2020;27(4):361-6.
DOI: https://doi.org/10.1007/s10140-020-01773-6
Sociedad: American Society of Emergency Radiology (@ASER_ERad)
Palabras clave: artificial intelligence (AI), intracranial bleed, pulmonary embolism, pneumothorax, wrist fracture.
Abreviaturas y acrónimos utilizados: IA (inteligencia artificial), FDA (Food and Drug Administration), TC (tomografía computarizada).
Línea editorial del número: El número de agosto de la revista Emergency Radiology es un número algo distinto al resto, ya que se define como número especial sobre inteligencia artificial. La revista publica 16 artículos, 5 de los cuales tratan este tema tan actual y con una presencia en la radiología cada vez más notoria. De ellos es interesante destacar “Can AI outperform a junior resident? Comparison of deep neural network to first-year radiology residents for identification of pneumothorax” de Paul H, que puede responder a una de las preguntas más preocupantes entre los futuros radiólogos. También es destacable, por su similitud al artículo que he escogido para esta revisión, el de Supratik K, “Applications of artificial intelligence in the emergency department” que trata las posibilidades de la IA en la radiología de urgencias desde el complejo proceso del machine learning.
El resto de los artículos no tratan sobre inteligencia artificial y de ellos me gustaría destacar el de Jennifer Wu “Trauma on the high seas: an overview of recreational water use injuries”, por su originalidad y por la utilidad que puede llegar a tener el conocimiento de estos temas en una patología quizá poco común pero que va incrementando su frecuencia según aumenta la popularidad de este tipo de prácticas.
Motivos para la selección: La inteligencia artificial está cada vez más a la orden del día y su presencia en la medicina crece a pasos agigantados. Existen muchos rumores sobre las aplicaciones de esta tecnología pero el futuro de la IA en radiología continúa siendo incierto. No podemos saber si nos podrá reemplazar, lo que a priori parece improbable, pero lo que sí podemos predecir es que la IA cambiará nuestro modo de trabajar. Por eso me ha parecido interesante este artículo que explica de forma práctica las aplicaciones de la IA en radiología de urgencias que están aprobadas actualmente por la FDA. Además, dado que parece que el avance de la IA es imparable, me parece importante conocerla, adaptar nuestro trabajo aprovechándonos de los beneficios que nos aporta, avanzar con ella y no quedarnos atrás.
Resumen:
El futuro de la IA y su papel en nuestro trabajo como radiólogos continúa siendo bastante incierto, a pesar de las especulaciones, que oscilan desde un mínimo efecto en nuestra labor hasta la práctica sustitución del radiólogo. Sin embargo, el uso de la IA sí que parece tener cierta presencia en la radiología de urgencias, particularmente en el triaje asistido por IA.
El objetivo de los autores con este artículo es exponer algunas de las aplicaciones aprobadas por la FDA con aplicaciones en la radiología de urgencias y valorar así de qué forma puede la IA ayudar (pero no sustituir) al radiólogo de urgencias.
Aplicaciones en neurorradiología: hemorragia intracraneal
Dado que la hemorragia intracraneal es una patología urgente y su diagnóstico precoz es clave, la IA podría tener una aplicación útil en este aspecto. La FDA ha aprobado algunas aplicaciones de software de IA diseñadas para evaluar las imágenes de TC sin contraste, detectar y resaltar aquellos casos con sospecha de hemorragia intracraneal. De esta forma se pretende facilitar el proceso de clasificación de los estudios y ayudar al trabajo del radiólogo de urgencias de forma que se priorice la lectura de dichos casos patológicos.
Este es el caso de algunos software como el de Zebra Medical Vision, que analizan las imágenes y envían alertas sobre casos sospechosos a la lista de trabajo del radiólogo para priorizar la lectura, reduciendo en un 80% el tiempo que hubiera conllevado el acceso a la imagen patológica.
Según algunos autores, otros software, como el desarrollado por AIDoc, consiguieron una precisión general del 98% en la detección de hemorragia intracraneal, lo que supone unos resultados prometedores para ayudar a los médicos de urgencias a diagnosticar y tratar esta patología potencialmente mortal, particularmente en contextos de recursos limitados.
Aplicaciones en radiología torácica: embolismo pulmonar y neumotórax
La FDA ha aprobado recientemente un software que detecta automáticamente el embolismo pulmonar en las angio-TC de tórax. Según algunas investigaciones, el algoritmo que logró resultados óptimos tenía una sensibilidad lo suficientemente alta como para poder complementar el trabajo y acelerar los diagnósticos en el entorno clínico. Sin embargo, se necesitan muchos más datos antes de que esta tecnología pueda implementarse en la práctica diaria.
Debido al alto volumen de radiografías que se realizan al día y como consecuencia, al tiempo de espera prolongado para las revisiones de las mismas, algunos investigadores se han centrado en entrenar sistemas de redes neuronales convolucionales y desarrollar modelos que puedan detectar neumotórax extensos o moderados, si bien estos algoritmos fallan a la hora de detectar neumotórax pequeños.
La FDA ha aprobado algoritmos de IA que son capaces de escanear las radiografías y enviar alertas de los casos sospechosos de neumotórax, lo que reduce significativamente los tiempos de retraso de diagnóstico. Estas aplicaciones estarían enfocadas sobre todo a la mejora de la atención del paciente en estudios que se realicen fuera de la jornada laboral.
Aplicaciones en patología traumática musculoesquelética
En este aspecto, la tecnología se ha centrado principalmente en la detección de fracturas de muñeca en radiografías simples. Existen múltiples estudios que evalúan el uso de la IA para analizar radiografías, especialmente de muñeca pero también de manos y tobillos, arrojando resultados prometedores, que igualan la eficacia de la IA para la detección de fracturas con la de los ortopedistas y superan incluso a la de los radiólogos. Sin embargo, esta tecnología todavía no está disponible.
El único software de IA aprobado en la actualidad por la FDA es el de OsteoDetect Imagen, que detecta fracturas de muñeca con una precisión estimada del 93%.
Las aplicaciones que han sido aprobadas hasta ahora por la FDA clasifican el flujo de trabajo pero no cambian el papel básico del radiólogo. Pueden optimizar el tiempo y acelerar el diagnóstico priorizando la lectura de los estudios, pero no alteran la cantidad de estudios que el radiólogo leerá. Algunas incluso favorecen su precisión, por ejemplo, las aplicaciones para la detección de sangrado intracraneal, además de sugerir la presencia del sangrado, delinean el área sospechosa de forma que disminuyen la posibilidad de pasar por alto sangrados sutiles. De esta forma, la FDA se centra en aprobar programas que no cambian la lectura final del radiólogo. Varios artículos sugieren que muchos profesionales, especialmente jóvenes, muestran su preocupación por el impacto potencial de la IA en el mercado laboral, sobre todo en la posibilidad de una reducción de empleo. En este aspecto los autores mencionan que, si bien el futuro es impredecible, es poco probable que la IA ejerza tales efectos a corto plazo.
La aplicación de la IA en el triaje de la radiología de urgencias nos permite hacernos una idea de las posibilidades que puede llegar a brindarnos en otros campos. Sin embargo, los autores nos recomiendan no entretenernos demasiado prediciendo el futuro y centrarnos en las posibilidades disponibles en este momento. Al fin y al cabo, la IA tiene actualmente un pequeño pero significante papel en el triaje, que puede mejorar la atención al paciente, aumentar la eficacia y reducir los costos.
Finalmente, el artículo concluye que los radiólogos continuarán siendo cruciales para hacer que las ideas complejas sean inteligibles e interpretar los resultados de las tecnologías avanzadas. Esta primera ola de aplicaciones de IA no está reemplazando a los radiólogos, sino que está suponiendo una herramienta de mejora del rendimiento, optimización del tiempo y posiblemente mejora de la precisión. En cuanto a lo que nos espera en el futuro, solo el tiempo dirá.
Valoración personal:
El artículo está bien estructurado, no es demasiado extenso y está escrito de forma fácil y amena, incluyendo citas y comentarios personales de los autores que hacen que la lectura sea entretenida. Me parece que expone de forma bastante práctica la utilidad de las aplicaciones de la IA y no utiliza un lenguaje demasiado técnico ni profundiza en temas complejos como las redes neuronales convolucionales y el sistema de aprendizaje profundo, lo que me parece importante para llegar a todos los lectores, independientemente de su conocimiento en tecnología. Además incluye alguna imagen de las aplicaciones, lo que hace más práctica la comprensión del contenido.
Ana Santos Ángel
Hospital Infanta Sofía, R3
cbseram.com 
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