Análisis de costo-beneficio de la IA en radiología
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Los proveedores de imágenes de diagnóstico deben ser diligentes en la evaluación de nuevas tecnologías.
La inteligencia artificial (IA) en radiología ha generado un gran revuelo durante varios años, e inevitablemente jugará un papel importante y vital en el futuro de las imágenes médicas. Pero, ¿cuál es el análisis de costo-beneficio para las aplicaciones actuales de IA en radiología?
Al igual que con cualquier tecnología emergente, las instalaciones de atención médica deben ser diligentes en su análisis de costo-beneficio para determinar el verdadero valor y la capacidad de AI para entregar los resultados deseados en radiología. Aunque una solución se llame Inteligencia Artificial no significa que automáticamente proporcionará un beneficio a la instalación o al paciente. La IA tiene mucho potencial, pero la solución debe probarse con el nivel de atención actual para asegurarse de que pueda ofrecer beneficios claros y cuantificables en ahorros de costos, flujo de trabajo o resultados clínicos. (1)
En Carestream, estamos trabajando activamente en soluciones basadas en IA que podrían proporcionar beneficios comprobados para médicos, pacientes y empresas con el objetivo de agregarlos a nuestra amplia cartera de sistemas de radiología tan pronto como la tecnología esté probada y lista.
Es importante tener datos de referencia sólidos cuando se evalúan las afirmaciones sobre la eficacia del uso de IA para las decisiones clínicas. Los números de rendimiento del proveedor en los algoritmos no son suficientes (estos dependen en gran medida de la base de datos particular utilizada para las pruebas). Se deben realizar estudios clínicos revisados por pares para comparar el desempeño real del radiólogo con y sin el uso de la tecnología de IA. Puede resultar que el software de IA en realidad esté ralentizando el flujo de trabajo para el radiólogo o, más críticamente, comprometiendo la atención del paciente.
La inteligencia de imagen y flujo de trabajo ofrece beneficios cuantificables para el médico y el paciente
Si su objetivo es mejorar el flujo de trabajo, puede considerar un enfoque de imagen inteligente. Carestream tiene amplia y probada experiencia en el procesamiento de imágenes que nos permite aplicar la “Inteligencia de imágenes y flujo de trabajo” a los exámenes de diagnóstico por rayos X.
Desde algoritmos fijos hasta regresión lineal, aprendizaje automático y otras técnicas de IA, utilizamos una variedad de herramientas de software avanzadas para producir imágenes inmaculadas que ayudan al radiólogo a hacer un diagnóstico preciso. Un ejemplo es nuestro software de visualización de neumotórax, construido sobre un algoritmo fijo que ha demostrado ayudar a los radiólogos a detectar la presencia de neumotórax.
Un estudio de 206 radiografías de tórax portátiles de la UCI (103 con neumotórax) fueron procesadas con y sin software de mejora de imagen y revisadas por cinco lectores que variaron en la experiencia de lectura. El área media debajo de la curva (AUC) para la detección del neumotórax aumentó en 4 de los 5 lectores, con la mayor mejora para el lector con menos experiencia.
Además, nuestro motor de procesamiento de imágenes Eclipse, que funciona con el software Carestream, ofrece opciones que incluyen procesamiento de imágenes EVP Plus, visualización de tubos y líneas, supresión ósea, SmartGrid, software de recorte de anatomía y visualización de neumotórax. Carestream continuará agregando a nuestro conjunto de opciones de imagen inteligente y flujo de trabajo de Eclipse con una mayor utilización de la tecnología de IA, todo con el objetivo de ofrecer beneficios cuantificables para el médico y el paciente.
El papel de la IA en radiología en el futuro previsible
La adopción de IA en el sector de la salud ha sido lenta, según el Consejo Asesor. Las preocupaciones sobre la privacidad de los datos, los obstáculos regulatorios y la interoperabilidad entre los proveedores son algunas de las razones de esta lenta adopción.
Por estas razones y más, sugerimos que el papel correspondiente de AI, en el futuro previsible, es el de una lente suplementaria para el análisis de imágenes médicas. En esta capacidad, la IA tiene mucho potencial para mejorar la eficiencia operativa, liberando a expertos de tareas repetitivas y mundanas, y complementando las habilidades de un radiólogo al identificar cambios más sutiles en los escaneos mientras reduce el tiempo de planificación del tratamiento mediante el análisis de grandes cantidades de datos. En este campo, el análisis de costo-beneficio de la IA en radiología es favorable.
Mirando más allá, no deberíamos esperar que la IA reemplace el componente humano de la radiología, ya que los radiólogos aportan mucho más valor al proceso de diagnóstico que incluso el algoritmo más avanzado puede hacerlo. Específicamente, los radiólogos miran las imágenes médicas del paciente en el contexto más amplio de examinar y tratar a todo el paciente y, por lo tanto, proporcionan un nivel de conocimiento más allá del marco de la IA. Hasta que llegue ese día, alentamos a los proveedores de diagnóstico por imágenes a que sean diligentes en la realización de un análisis de costo-beneficio de IA, como haría claramente con cualquier tecnología nueva.
Obtenga más información sobre Eclipse de Carestream, el motor detrás de nuestro innovador software de procesamiento de imágenes.
References:
- AuntMinnie.com; AI necesita una evaluación clínica sólida en salud
- Junta Consultiva; “El ecosistema de inteligencia artificial”, 2018
Jim Sehnert, PhD, Director de Desarrollo Avanzado, Sistemas de Imágenes
Charlie Hicks, Gerente General de Soluciones Globales de Rayos X, Carestream Health.
