Algoritmos para el análisis de las TC son muy exactos en la detección de la COVID-19

El análisis de imagenología basado en IA genera una “puntuación de corona” sugerida para medir la progresión de la enfermedad de un paciente. Para el análisis de tiempo, el algoritmo mide opacidades más pequeñas y visualiza opacidades más grandes en un mapa de calor basado en cortes o en una visualización de volumen tridimensional (3D). Los algoritmos se integran fácilmente, tanto internamente como a través de una plataforma de flujo de trabajo que utiliza Amazon Web Services (AWS) para procesar hasta un millón de estudios de TC por día.

En un estudio en el que participaron 157 pacientes con y sin COVID-19 en el Sistema de Salud de Monte Sinaí (Nueva York, NY, EUA) y otras instituciones, los algoritmos de análisis de imágenes de TC, desarrollados a partir de múltiples conjuntos de datos internacionales, pudieron diferenciar la COVID-19 con 98,2 % de sensibilidad y 92,2% de especificidad. Según los investigadores, la detección y evaluación rápidas de grandes volúmenes de estudios de imágenes de tomografía computarizada torácica pueden ayudar a los sistemas de salud ayudando a los radiólogos y los equipos de atención aguda que podrían estar abrumados por la cantidad de pacientes.

“Hemos visto una demanda increíblemente fuerte de los sistemas y proveedores de atención médica de todo el mundo. Nuestro sistema ha permitido a estos hospitales mejorar su capacidad para manejar pacientes sintomáticos, especialmente aquellos con estado respiratorio grave o que empeora”, dijo Moshe Becker, director ejecutivo y cofundador de RADLogics. “Nuestra solución mejora la atención al paciente al proporcionar a los médicos una “puntuación de corona” que facilita a los médicos mediciones automáticas de la extensión de la enfermedad de los pacientes con COVID-19, lo que permite a los médicos manejar mejor el tratamiento de cada paciente”.

“Las epidemias actuales exigen nuevos enfoques de gestión de la asistencia sanitaria, y la gestión clínica efectiva depende más de la gravedad de la enfermedad que de la identificación del virus”, dijo Sergey Morozov, MD, PhD, MPH, director ejecutivo del Centro de Telemedicina y Diagnóstico de Moscú (Rusia). “Esperamos integrar la solución basada en inteligencia artificial de RADLogics en nuestra red de hospitales en Moscú, donde las imágenes juegan un papel crucial en el manejo de los pacientes, específicamente las TC de tórax. Permite definir pacientes sintomáticos y estratificarlos en grupos de carga de enfermedad leve, moderada y grave”.

La COVID-19 se manifiesta típicamente con opacidades pulmonares en vidrio esmerilado bilaterales en la TC. Las opacidades nodulares, el patrón de pavimentación loca y una distribución periférica de la enfermedad pueden ser características adicionales útiles en el diagnóstico temprano. Por otro lado, la cavitación pulmonar, los nódulos pulmonares discretos, los derrames pleurales y la linfadenopatía están característicamente ausentes.

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RADLogics