Rendimiento diagnóstico de algoritmos de inteligencia artificial para detección de compromiso pulmonar por COVID-19 basados en radiografía portátil / Diagnostic performance of artificial intelligence algorithms for detection of pulmonary involvement by COVID-19 based on portable radiography
Luis Cobeñas, Ricardo; Vedia, María de; Jaramillo, Daniela; Ferrari, Luciana.
Med. clín (Ed. impr.)
; 160(2): 78-81, enero 2023. ilus
Artículo
en Español
| IBECS (España) | ID: ibc-214923
Introducción y
objetivo:
Evaluar el rendimiento diagnóstico de diferentes algoritmos de inteligencia artificial (IA) para la identificación de compromiso pulmonar por SARS-CoV-2 basados en radiografía (Rx) de tórax portátil.Material y métodoEstudio observacional prospectivo que incluyó pacientes ingresados por sospecha de infección por COVID-19 en un hospital universitario entre julio y noviembre de 2020. El patrón de referencia de compromiso pulmonar por SARS-CoV-2 comprendió una PCR positiva y síntomas respiratorios bajos.ResultadosSe incluyeron 493 pacientes, 140 (28%) con PCR positiva y 32 (7%) con neumonía por SARS-CoV-2. El algoritmo AI-B tuvo el mejor rendimiento diagnóstico (áreas bajo la curva ROC AI-B 0,73 vs. AI-A 0,51 vs. AI-C 0,57). Utilizando un umbral de detección superior al 55%. AI-B presentó mayor precisión que el especialista (área bajo la curva de 0,68 [IC 95% 0,64-0,72] vs. 0,54 [IC 95% 0,49-0,59]).ConclusiónLos algoritmos de IA basados en Rx portátiles permiten una precisión diagnóstica comparable a la humana para la detección de compromiso pulmonar por SARS-CoV-2. (AU)
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ES1.1
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