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Vol. 65. Núm. 6.
Páginas 509-518 (Noviembre - Diciembre 2023)
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Vol. 65. Núm. 6.
Páginas 509-518 (Noviembre - Diciembre 2023)
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Eficacia de la capacidad y la eficiencia pronósticas de la herramienta de inteligencia artificial Thoracic Care Suite de GE aplicada a la radiografía torácica de pacientes con neumonía COVID-19
Performance in prognostic capacity and efficiency of the Thoracic Care Suite GE AI tool applied to chest radiography of patients with COVID-19 pneumonia
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Juana María Plasencia-Martíneza,
Autor para correspondencia
plasen79@gmail.com

Autor para correspondencia.
, Rafael Pérez-Costab, Mónica Ballesta-Ruizc, José María García-Santosa
a Servicio de Radiología, Hospital General Universitario Morales Meseguer, Murcia, España
b Servicio de Medicina de Urgencias, Hospital General Universitario Morales Meseguer, Murcia, España
c Epidemiología y Salud Pública, Consejería de Salud Regional. IMIB-Arrixaca, Universidad de Murcia, Murcia, España
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Tabla 1. Características de la muestra
Tabla 2. Rendimiento diagnóstico del número de campos pulmonares en la primera y segunda RXT-IA y tasa de empeoramiento radiológico diario en RXT-IA
Tabla 3. Modelos de regresión logística binaria para la tasa de empeoramiento radiológico de la RXT procesada con la herramienta de IA ≥0,5 campos pulmonares (modelo 1) y número de campos pulmonares afectados en la segunda RXT procesada con la herramienta IA (modelo 2)
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Resumen
Objetivo

La rápida progresión de la neumonía COVID-19 puede implicar la necesidad de recurrir a sistemas de respiración asistida, como la ventilación mecánica no invasiva o la intubación endotraqueal. La introducción de herramientas que detecten la neumonía COVID-19 puede mejorar la atención sanitaria de los pacientes. Nuestro objetivo es evaluar la eficacia y la eficiencia de la herramienta de inteligencia artificial (IA) Thoracic Care Suite de GE Healthcare (que incorpora Lunit Insight CXR) para predecir la necesidad de recurrir a la respiración asistida en función de la progresión de la neumonía en la COVID-19 en radiografías torácicas consecutivas.

Métodos

Se incluyó a pacientes ambulatorios con infección por SARS-CoV-2 confirmada, con hallazgos probables o indeterminados de neumonía COVID-19 en la radiografía torácica (RXT) y que necesitaron una segunda RXT debido a la evolución clínica desfavorable. En las 2RXT se evaluaron el número de campos pulmonares afectados mediante la herramienta de IA.

Resultados

Se incluyó a 114 pacientes (57,4±14,2 años; 65 de ellos varones, el 57%) de forma retrospectiva; 15 pacientes (el 13,2%) precisaron respiración asistida. La progresión de la diseminación neumónica ≥0,5 campos pulmonares al día en comparación con el inicio de la neumonía, detectada mediante la herramienta TCS, cuadruplicó el riesgo de precisar respiración asistida. El análisis de los resultados de IA precisó 26 segundos.

Conclusiones

Aplicar la herramienta de IA, Thoracic Care Suite, a la RXT de pacientes con neumonía COVID-19 nos permite predecir la necesidad de recurrir a la respiración asistida en menos de medio minuto.

Palabras clave:
Radiografía
Pronósticos
Coronavirus
COVID-19
IA (inteligencia artificial)
Tecnología biomédica
Abstract
Objective

Rapid progression of COVID-19 pneumonia may put patients at risk of requiring ventilatory support, such as non-invasive mechanical ventilation or endotracheal intubation. Implementing tools that detect COVID-19 pneumonia can improve the patient's healthcare. We aim to evaluate the efficacy and efficiency of the artificial intelligence (AI) tool GE Healthcare's Thoracic Care Suite (featuring Lunit Insight CXR, TCS) to predict the ventilatory support need based on pneumonic progression of COVID-19 on consecutive chest X-rays.

Methods

Outpatients with confirmed SARS-CoV-2 infection, with chest X-ray (CXR) findings probable or indeterminate for COVID-19 pneumonia, who required a second CXR due to unfavorable clinical course, were collected. The number of affected lung fields for the 2CXRs was assessed using the AI tool.

Results

One hundred fourteen patients (57.4±14.2 years; 65 of them were men, 57%) were retrospectively collected; and 15 (13.2%) required ventilatory support. Progression of pneumonic extension ≥ 0.5 lung fields per day compared to pneumonia onset, detected using the TCS tool, increased the risk of requiring ventilatory support by 4-fold. Analyzing the AI output required 26seconds of radiological time.

Conclusions

Applying the AI tool, Thoracic Care Suite, to CXR of patients with COVID-19 pneumonia allows us to anticipate ventilatory support requirements requiring less than half a minute.

Keywords:
Radiography
Prognoses
Coronavirus
COVID 19
AI (artificial intelligence)
Biomedical technology

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