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Leonardo P G Amaral

Inteligência Artificial Melhora a Precisão na Interpretação de Raios-X de Tórax

Atualizado: 18 de nov.

Médicos analisando raios x do tórax

Um novo sistema de inteligência artificial (IA) aprovado pela FDA demonstrou grande precisão na detecção de anormalidades em raios-X de tórax, auxiliando médicos de diferentes especialidades a realizar diagnósticos mais precisos.

O estudo, publicado na revista Scientific Reports, descreve o desenvolvimento e a validação clínica do sistema de IA, treinado com deep learning em um vasto conjunto de dados de raios-X de tórax. Os resultados mostraram que o sistema de IA:

  • Alcançou alta precisão na detecção de anormalidades, com uma AUC (Área sob a Curva ROC) de 0,976.

  • Generalizou bem para um conjunto de dados de raios-X de tórax publicamente disponível, com uma AUC de 0,975.

  • Aumentou significativamente a precisão dos médicos na detecção de anormalidades, em comparação com a avaliação sem o auxílio da IA.

  • Eliminou a diferença de precisão entre radiologistas e médicos não radiologistas na detecção de anormalidades.

  • Permitiu que médicos não radiologistas interpretassem os casos de forma mais eficiente, reduzindo o tempo de leitura em 10 segundos em média.

Esses resultados sugerem que o sistema de IA tem o potencial de:

  • Reduzir erros de diagnóstico e melhorar a qualidade do atendimento.

  • Aumentar o acesso oportuno a cuidados de alta qualidade em todo o sistema de saúde.

  • Auxiliar médicos não radiologistas, que frequentemente são os primeiros a avaliar pacientes em muitos ambientes de atendimento, a interpretar raios-X de tórax com mais precisão, especialmente em situações onde um radiologista não está prontamente disponível.

Detalhes do Estudo:

  • O sistema de IA foi treinado usando um conjunto de dados de desenvolvimento contendo 492.996 radiografias de 185.114 pacientes, coletadas de 15 hospitais e centros de saúde nos Estados Unidos. Dezessete radiologistas certificados nos EUA, com uma média de 14 anos de experiência, rotularam manualmente as radiografias para treinar o sistema de IA.

  • O desempenho do sistema de IA foi avaliado em um conjunto de dados de teste independente de 20.000 casos de raios-X de tórax.

  • O sistema de IA também foi testado em um subconjunto do conjunto de dados ChestX-ray8 do National Institutes of Health, confirmando sua robustez.

  • Um estudo clínico com 24 médicos (6 radiologistas, 6 médicos de medicina interna, 6 médicos de medicina familiar e 6 médicos de emergência) foi realizado para avaliar o impacto do sistema de IA na precisão diagnóstica.

  • Os médicos avaliaram 238 casos de raios-X de tórax, com e sem o auxílio do sistema de IA.

Limitações do Estudo:

  • Os médicos não tiveram acesso a informações adicionais do paciente além do raio-X de tórax.

  • Estudos prospectivos futuros são necessários para medir o impacto real do sistema de IA na redução de diagnósticos errados e na melhoria dos resultados dos pacientes.

  • É possível que os radiologistas tenham interpretado a mesma anormalidade em um raio-X de forma diferente, o que pode ter resultado em nenhuma ROI suspeita sendo encontrada, afetando os valores de sensibilidade relatados.

Conclusão:

O sistema de IA aprovado pela FDA demonstrou excelente desempenho autônomo e aumentou a precisão do médico na detecção de anormalidades em raios-X de tórax. Ele eliminou a lacuna de precisão entre radiologistas e médicos não radiologistas e facilitou a leitura de casos por médicos não radiologistas de forma mais eficiente. Portanto, o sistema de IA tem o potencial de aumentar o acesso oportuno a cuidados de alta qualidade em todo o sistema de saúde dos EUA e melhorar os resultados dos pacientes.



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