Inteligencia Artificial: precisión diagnóstica de lesiones preneoplásicas de cérvix uterino / Artificial Intelligence: accuracy for the diagnosis of pre cancerous lesions of the cervix

RESUMEN

Resumen Introducción: Objetivo: comparar sensibilidad diag nóstica de videocolposcopia con inteligencia artificial (IA) auxiliar, con la videocolposcopia común realizada por colposcopistas. Métodos: Estudio descriptivo de corte transversal retrospectivo, en 782 historias clínicas anonimizadas del Sistema Informático para el Tamizaje (SITAM), de mujeres a las cuales se les efectuaron videocolposcopia con IA y colposcopías con videocolposcopio común rea lizadas por especialistas, con sus biopsias (gold standard). Se evaluó la relación entre los resultados de videocol poscopia con IA y videocolposcopia común con resulta dos de las biopsias. Se calculó precisión global de cada procedimiento diagnóstico. Se determinó sensibilidad y concordancia de los resultados de la videocolposcopia con IA, con el gold standard. Resultados: Se analizaron 395 historias clínicas de pacientes con videocolposcopia con IA y 387 con vi deocolposcopia común. La precisión diagnóstica de resultados fue 80% (IC 95% 75-83%) en videocolposco pias con IA y 65% (IC 95% 60-69%) en videocolposcopia común (p<0.001). Los resultados de videocolposcopia con IA y colposcopia común se correlacionaron signifi cativamente con los resultados de las biopsias, rs=0.75 vs. rs=0.57 respectivamente (p<0.001). La sensibilidad de videocolposcopia con IA fue 96% (IC 95% 94-98%), y 93% (IC 95% 89-95%) en colposcopías comunes. La concordancia general de las impresiones colposcópicas clasificadas por videocolposcopia con IA y enfermedad fue mayor que la de la interpretación colposcópica de los colposcopistas (90% frente a 83%, Kappa 0.59 frente a 0.47, p<0.001). Conclusión: La alta precisión diagnóstica de video colposcopia con IA permite aumentar la sensibilidad del estudio y mejorar la detección precoz de lesiones precursoras de neoplasias cervicouterinas.

ABSTRACT

Abstract Introduction: To compare the diagnostic sensitivity of artificial intelligence (AI) assisted videocolposcopy with standard videocolposcopy performed by specialist colposcopists. Methods: A descriptive retrospective cross-sectional study, 782 anonymized medical records from the Com puterized System for Screening (SITAM) of women who underwent videocolposcopy with AI and colposcopy with common videocolposcopy performed by specialists, with their corresponding biopsies (gold standard) were analyzed. The relationship between the results of IA videocolposcopy and regular videocolposcopy and the results of biopsies was evaluated. The overall accuracy of each diagnostic procedure was calculated. The sensitiv ity and concordance of the results of AI videocolposcopy with the gold standard (biopsy) were determined. Results: A total of 395 patient records of patients with IA videocolposcopy and 387 with regular vi-deocolposcopy were analyzed. The accuracy of results was 80% (IC 95% 75-83%) in IA videocolposcopy and 65% (IC 95% 60-69%) in regular videocolposcopy (p<0.001). Videocolposcopy results with IA and com mon colposcopy were significantly correlated with bi opsy results, rs=0.75 vs. rs=0.57 respectively (p<0.001). The sensitivity of videocolposcopy with AI was 96% (95% CI 94-98%), and 93% (95% CI 89-95%) for regu lar colposcopy. The overall agreement of colposcopic impressions classified by videocolposcopy with AI and disease was higher than that of colposcopic interpretation by colposcopists (90% vs. 83%, Kappa 0.59 vs. 0.47, p<0.001). Conclusion: The high diagnostic accuracy of AI vi-deocolposcopy allows obtaining highly sensitive studies that help in the early detection of precursor lesions of cervical neoplasia.