Las fracturas osteoporóticas suponen un importante problema de salud que afecta a más de nueve millones de personas en todo el mundo cada año. Identificar este tipo de dolencias es, en ocasiones, complicado y el diagnóstico tardío.
Recientemente, expertos del Hospital Príncipe de Gales (Sídney, Australia) y el Instituto Garvan de Investigación Médica (Sídney, Australia), han desarrollado una nueva herramienta de Inteligencia Artificial que puede llegar a detectar más fracturas en los rayos X y la tomografía computarizada (TC) que los especialistas en radiología.
"Con XRAIT los recursos limitados de atención médica se pueden optimizar"
Denominada XRAIT (Herramienta de Inteligencia Artificial de Rayos X), segun pública MedImaging.es, este dispositivo utiliza el procesamiento con IA de lenguaje natural para detectar fracturas en los informes de radiología. “La nueva herramienta de IA puede detectar grandes volúmenes de informes de imágenes e identificar a más pacientes en riesgo de osteoporosis con alta especificidad analítica y clínica, y en números que pueden abrumar a los servicios de prevención de fracturas de osteoporosis”, explica el autor principal, Christopher White, MD, del Hospital Príncipe de Gales. “El desarrollo adicional incluye vincular la herramienta de IA con factores de riesgo clínico y datos de tratamiento para ayudar a los pacientes con osteoporosis, mejorar la productividad y la seguridad, y reducir la carga de la atención para ahorrar dinero de manera segura”.
ANÁLISIS DE MÁS DE 5.000 INFORMES
Los investigadores primero analizaron más de 5.000 informes de radiología digital de pacientes mayores de 50 años. Los resultados, presentados en una conferencia de prensa virutal, ENDO 2020, mostraron que XRAIT detectó a 349 personas con fracturas que probablemente se debieron a una baja masa ósea, en comparación con 98 personas con fracturas identificadas por lecturas manuales, una tasa de detección 3,5 veces mayor.
A este respecto, la coautora del estudio, Jacqueline Center, MD, del Instituto Garvan señaló que " con XRAIT, los recursos limitados de atención médica se pueden optimizar para manejar a los pacientes identificados como en riesgo en lugar de ser usados en el proceso de identificación en sí”,