O algoritmo de IA pode ajudar na detecção incidental de embolia pulmonar (PE)

O algoritmo pode ajudar o radiologista a detectar PEs incidentais, pode acelerar a notificação de casos com PEs incidentais e pode ajudar a identificar pacientes que precisam de atenção médica imediata.

03 Jul, 2020

Um algoritmo de inteligência artificial (IA) pode destacar casos acidentais de embolia pulmonar (PE) em exames de TC de tórax com contraste, realizados por outras razões que não a detecção de PE, de acordo com uma apresentação no recente online anual conferência da Society for Imaging Informática em Medicina (SIIM). Uma equipe de pesquisadores da Universidade de Yale avaliou retrospectivamente um algoritmo de aprendizado de máquina em exames de TC de tórax realizados em sua instituição durante um período de dois meses. Eles acharam o modelo extremamente sensível e específico."Esse algoritmo pode ajudar o radiologista a detectar PEs incidentais, pode acelerar a notificação de casos com PEs incidentais e pode ajudar a identificar pacientes que precisam de atenção médica imediata", disse a primeira autora e apresentadora Dra. Anna Bader.

Para avaliar seu desempenho, os pesquisadores aplicaram retrospectivamente o modelo de PE de Aidoc a 2.632 estudos consecutivos de TC de tórax com contraste, de 1 de janeiro de 2018 a 28 de fevereiro de 2018. Os angiogramas pulmonares de TC não foram incluídos.Após o processamento da linguagem natural (PNL) para classificar os relatórios dos radiologistas, dois radiologistas torácicos certificados pelo conselho revisaram todos os casos que apresentaram resultados discrepantes entre o algoritmo e os relatórios de radiologia. Nos casos em que os dois radiologistas diferiam, um terceiro radiologista torácico atuava como desempate.

O algoritmo produziu precisão e desempenho extremamente altos para os 34 casos de PE (1,3% dos exames de TC de tórax) encontrados no estudo, disse Bader.

Desempenho do algoritmo de aprendizado de máquina para detecção incidental de PE
Precisão 99,5%
Sensibilidade 94,1%
Especificidade 99,6%
Valor preditivo positivo 74,4%
Valor preditivo negativo 99,9%

 

Os pesquisadores encontraram 28 resultados discrepantes entre o relatório radiologista original e o algoritmo de IA. Destes, 25 foram positivos na IA, mas negativos no relatório. Houve três casos negativos na IA e positivos no relatório. Após uma análise mais aprofundada pelos radiologistas torácicos, 14 dos 25 casos que foram positivos na IA e negativos no relatório foram considerados casos positivos verdadeiros. Estes incluíram seis PE segmentares, seis subsegmentares e dois lobares. Nenhum desses pacientes demonstrou tensão cardíaca direita na TC, disse ela.

Dos três casos negativos na IA, mas positivos no relatório, dois foram positivos na revisão de especialistas. Um era segmentar e um subsegmentar, segundo Bader. Novamente, nenhum desses pacientes apresentava tensão cardíaca direita. "Este algoritmo de aprendizado de máquina é extremamente sensível e extremamente específico", disse ela. "O valor preditivo negativo muito, muito alto, faz deste um ótimo método de triagem".

O algoritmo já está ativo na instituição deles, disse ela. "Trabalhos futuros com o algoritmo dele ajudarão a determinar se há uma taxa de detecção aprimorada quando o radiologista o usar no decorrer do fluxo de trabalho", disse ela. "Também será útil avaliar se há uma diminuição no tempo de resposta para casos positivos sinalizados pelo algoritmo. Finalmente, e possivelmente o mais importante, seria determinar se há um benefício para os pacientes na detecção desses problemas. principalmente embolia pulmonar ".

Imagem: Mapa de cores da imagem da TC sinalizada pelo software AI como um estudo positivo para PE. O homem de 59 anos de idade, que estava passando por reestadiamento do câncer de pâncreas, foi encontrado para ter uma PE segmentar. Imagem cortesia da Dra. Anna Bader.

Fonte: https://translate.google.com/translate?hl=pt-BR&sl=en&u=https://www.auntminnie.com/&prev=search&pto=aue

 

 

 

 
 

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