ABSTRACT
RESUMEN Objetivo. Estudiar la factibilidad de utilización de la inteligencia artificial como método sensible y específico para el cribado de COVID-19 en pacientes con afecciones respiratorias empleando imágenes de tórax obtenidas con tomógrafo y una plataforma de telemedicina. Métodos. Entre marzo del 2020 y junio del 2021 se realizó un estudio observacional descriptivo multicéntrico de factibilidad basada en inteligencia artificial (IA) para el cribado de COVID-19 en imágenes de tórax de pacientes con afecciones respiratorias que acudieron a hospitales públicos. El diagnóstico de las imágenes tomográficas de tórax se realizó a través de la plataforma de IA; luego, se comparó con el diagnóstico molecular (RT-PCR) para determinar la concordancia entre ambos y analizar su factibilidad para el cribado de pacientes con sospecha de COVID-19. Las imágenes y los resultados diagnóstico se enviaron a través de una plataforma de telemedicina. Resultados. Se realizó el cribado de 3 514 pacientes con sospecha diagnóstica de COVID-19, en 14 hospitales a nivel nacional. La mayoría de los pacientes tenían entre 27 y 59 años, seguidos por los mayores de 60 años. La edad promedio fue de 48,6 años; el 52,8% eran de sexo masculino. Los hallazgos más frecuentes fueron neumonía grave, neumonía bilateral con derrame pleural, enfisema pulmonar bilateral y opacidad difusa en vidrio esmerilado, entre otros. Se determinó un promedio de 93% de concordancia y 7% de discordancia entre las imágenes analizadas mediante IA y la RT-PCR. La sensibilidad y especificidad del sistema de IA, obtenidas comparando el resultado del cribado obtenido por IA con la RT-PCR, fueron de 93% y 80% respectivamente. Conclusiones. Es viable la utilización de IA sensible y específica para la detección rápida estratificada de COVID-19 en pacientes con afecciones respiratorias utilizando imágenes obtenidas mediante tomografía de tórax y una plataforma de telemedicina en los hospitales públicos de Paraguay.
ABSTRACT Objective. Study the feasibility of using artificial intelligence as a sensitive and specific method for COVID-19 screening in patients with respiratory conditions, using chest CT scan images and a telemedicine platform. Methods. From March 2020 to June 2021, the authors conducted an observational descriptive multicenter feasibility study based on artificial intelligence (AI) for COVID-19 screening using chest images of patients with respiratory conditions who presented at public hospitals. The AI platform was used to diagnose chest CT scan images; this was then compared with molecular diagnosis (RT-PCR) to determine whether they matched and to analyze the feasibility of AI for screening patients with suspected COVID-19. A telemedicine platform was used to send images and diagnostic results. Results. Screening of 3 514 patients with a suspected COVID-19 diagnosis was performed in 14 hospitals around the country. Most patients were aged 27 to 59 years, followed by those over 60. The average age was 48.6 years; 52.8% were male. The most frequent findings were severe pneumonia, bilateral pneumonia with pleural effusion, bilateral pulmonary emphysema, and diffuse ground glass opacity, among others. There was an average of 93% matching and 7% mismatching between images analyzed by AI and RT-PCR. Sensitivity and specificity of the AI system, obtained by comparing AI and RT-PCR screening results, were 93% and 80% respectively. Conclusions. The use of sensitive and specific AI for stratified rapid detection of COVID-19 in patients with respiratory conditions by using chest CT scan images and a telemedicine platform in public hospitals in Paraguay is feasible.
RESUMO Objetivo. Examinar a viabilidade do uso de inteligência artificial como um método sensível e específico de triagem de COVID-19 em pacientes com afecções respiratórias, empregando imagens obtidas por exame de tomografia do tórax e uma plataforma de telemedicina. Métodos. Entre março de 2020 e junho de 2021, foi realizado um estudo observacional descritivo multicêntrico sobre a viabilidade do uso de inteligência artificial (IA) para a triagem de COVID-19, empregando imagens do tórax de pacientes com afecções respiratórias atendidos em hospitais da rede pública. O diagnóstico das imagens obtidas em tomografia do tórax foi realizado por meio de uma plataforma de IA e, em seguida, cotejado com o diagnóstico molecular (RT-PCR) para determinar a concordância entre os métodos utilizados e analisar a viabilidade deste processo para a triagem de pacientes com suspeita de COVID-19. As imagens e os resultados do exame diagnóstico foram disponibilizados em uma plataforma de telemedicina. Resultados. Foi realizada a triagem de 3 514 pacientes com suspeita de COVID-19 atendidos em 14 hospitais de todo o país. Os pacientes, na sua maioria, tinham entre 27 e 59 anos de idade ou pertenciam à faixa etária acima de 60 anos, com média de idade de 48,6 anos, sendo que 52,8% eram do sexo masculino. Os achados mais comuns foram pneumonia grave, pneumonia bilateral com derrame pleural, enfisema pulmonar bilateral e opacidade difusa em vidro fosco, entre outros. Verificou-se, em média, 93% de concordância e 7% de discordância entre as imagens analisadas com uso de IA e os resultados do exame de RT-PCR, com uma sensibilidade de 93% e especificidade de 80% desse sistema de triagem. Conclusões. Demonstrou-se que o uso de um sistema de IA sensível e específico é viável nos hospitais públicos do Paraguai para a detecção rápida estratificada de COVID-19 em pacientes com afecções respiratórias, empregando imagens de exame de tomografia do tórax e uma plataforma de telemedicina.
ABSTRACT
A través de innovaciones tecnológicas basadas enlas tecnologías de la información y comunicación(TIC) pueden desarrollarse sistemas de telediagnósticoventajosos para mejorar la atención de lasalud de poblaciones remotas que no tienen accesoa los médicos especialistas. Este estudio realizadopor la Unidad de Telemedicina del Ministeriode Salud Pública y Bienestar Social (MSPBS) encolaboración con el Dpto. de Ingeniería Biomédicae Imágenes del Instituto de Investigaciones enCiencias de la Salud de la Universidad Nacional deAsunción (IICS-UNA) y la Universidad del PaísVasco (UPV/EHU) sirvió para evaluar la utilidadde un sistema de telediagnóstico en la salud pú-blica. Fueron analizados los resultados obtenidospor el sistema de telediagnóstico de 54 hospitalesregionales, distritales, especializados y centros desalud del MSPBS. Fueron realizados 182.406 diagnósticosremotos de enero del 2014 a noviembrede 2016 a través del sistema. Del total, el 37,32% (68.085) correspondieron a estudios de tomografía,62,00 % (113.059) a electrocardiografía(ECG), 0,68 % (1243) a electroencefalografía(EEG) y 0,01 % (19) a ecografía. Se observó unadiferencia importante en el coste de diagnóstico remotoen relación al diagnóstico cara a cara, enel análisis se incorporaron los costos de implantacióny mantenimiento de la TIC para el diagnósticoremoto y los costos de transporte, alimentación yoportunidad para el diagnóstico cara a cara. Lareducción del coste a través del diagnóstico remoto supone un beneficio importante para cada ciudadanodel interior del país toda vez que el costepromedio de diagnóstico remoto para cada hospitalsea igual o inferior al coste total del diagnósticocara a cara...
Through based on information and communicationtechnologies (ICT), advantageous telediagnosticsystems can be developed to improve the healthcare of remote populations that do not have accessto specialist doctors. This study was carried outby the Telemedicine Unit of the Ministry of PublicHealth and Social Welfare (MSPBS acronym inspanish) in collaboration with the Department of Biomedical Engineering and Medical Imaging ofthe Institute of Research in Health Sciences of theNational University of Asunción (IICS-UNA acronymin spanish) and the University of the BasqueCountry (UPV / EHU acronym in spanish) servedto evaluate the utility of a telediagnostic system inpublic health. The results obtained by the telediagnosticsystem of 54 regional, district, specializedhospitals and health centers of the MoH (MSPBS)were analyzed. A total of 18.406 remote diagnoseswere performed from January 2014 to November2016 through the system. Of the total, 37.32%(68,085) corresponded to tomography studies(CT), 62.00% (113.059) to electrocardiography(ECG), 0.68% (1243) to electroencephalography(EEG) and 0.01% (19) to ultrasound. A significantdifference was observed in the cost of remote diagnosisin relation to the face-to-face diagnosis,in the analysis the costs of implementation andmaintenance of the ICT for the remote diagnosisand transport, feeding and opportunity costs forthe diagnosis face to face diagnosis,in the analysis the costs of implementation andmaintenance of the ICT for the remote diagnosisand transport, feeding and opportunity costs forthe diagnosis face to face were incorporatedinto the analysis. Reducing costs through remotediagnosis is an important benefit for every citizenof the interior of the country, since the average costof remote diagnosis for each hospital is equal toor less than the total cost of face-to-face diagnosis...
Subject(s)
Humans , Telemedicine , Telemedicine/trends , Telemedicine , ParaguayABSTRACT
La atención médica ha ido evolucionando con el decursar de los años, pasando de una asistencia, enfocada en la enfermedad, a una atención dirigida al paciente. En la actualidad, las tecnologías de la Información y las Comunicaciones se han combinado para dar como resultado la Telemedicina, a fin de brindar asistencia médica a quien la requiera en sitios distantes; se incluyen dentro de este campo: la educación para la salud, salud pública, el desarrollo de programas de salud y estudios epidemiológicos, entre otros. El impulso básico para el desarrollo de la Telemedicina radica en su propia naturaleza, por la potencialidad de sus aplicaciones prácticas que la hacen necesaria tanto para médicos como para pacientes(AU)
Health care has been changing in the last decades, from an assistance system focused on the disease only to attention to the citizen. At present, information and communications technologies have combined to lead to a telemedicine to provide medical assistance to those living in distant places, including health education, public and community health, development of health and prevention programs, epidemiological studies among others. The cornerstone for telemedicine to go forward is its own nature, its potential practical applications that make it necessary for doctors as same as patients. In this way, the authors did a bibliography research to deep in this definition, impact and the need to apply these new technologies to improve medical assistance(AU)