Radiografía ósea en la urgencia. ¿Quién diagnostica mejor? ¿La inteligencia artificial o el residente? - Díaz Moreno, Alejandro; López Alcolea, Julia; García Castellanos, David; Cano Alonso, Raquel; Fernández Alfonso, Ana; Andreu Vázquez, Cristina; Thuissard Vasallo, Israel John; Martínez De Vega Fernández, Vicente (Seram, 2024)
Objetivos: Evaluar sensibilidad (S) y especificidad (E) de la Inteligencia Artificial (IA) y del residente en la lectura de radiografías simples óseas urgentes (RxU) respecto al gold standard (GS, radiólogo senior). Evaluar la concordancia entre las lecturas de la IA y del residente. Material y Métodos: Estudio observacional, descriptivo, transversal, retrospectivo y doble ciego para estudiar la S y E de hallazgos en RxU empleando IA. La IA evalúa tres variables (fractura, luxación y derrame articular en codo), con lectura positiva, negativa o dudosa. Comparamos la capacidad diagnóstica de la IA y del residente frente al GS y describimos la frecuencia de casos dudosos. La muestra incluye 792 RxU realizadas a adultos dividiéndose en 3 grupos: grandes articulaciones, pequeñas articulaciones y huesos planos. Resultados: Para el global de los casos, la lectura del residente para la detección de fracturas mostró S=90.6%, E=98%, siendo para la IA de 95,8% y 97,6%, respectivamente. Para la detección de luxaciones, la S y E fue significativamente mayor para el residente que para la IA. La mayor concordancia (coeficiente de Kappa) entre residente e IA fue de 0,797 para fracturas de grandes articulaciones; para otras variables y grupos las concordancias fueron aceptables. Conclusiones: Este estudio evalúa el impacto de la IA en la práctica clínica, comparando su validez frente a los radiólogos (residente y senior). La IA obtuvo alta S, E y área bajo la curva en el diagnóstico de fracturas óseas. También se demostró una elevada concordancia entre la IA y el residente.