Un outil d’IA intégré au PACS a non seulement correctement identifié le pneumothorax sur les radiographies pulmonaires des patients hospitalisés, mais a également priorisé les analyses et amélioré les délais de rapport des radiologues, selon un groupe de Cleveland, Ohio.
Les résultats proviennent d’un déploiement « réel » et mettent en évidence le potentiel de l’IA lorsqu’elle est intégrée à la pratique clinique, ont noté l’auteur principal Joshua Hunter, étudiant en médecine à la Case Western Reserve University, et ses collègues.
« Les algorithmes d’IA en radiologie capables de détecter des résultats urgents ont gagné du terrain ces dernières années, mais l’impact de ces algorithmes sur la pratique clinique réelle reste incertain », a écrit le groupe. La recherche a été publiée le 29 octobre dans Radiologie académique.
L’équipe a mené une étude incluant 27 397 radiographies thoraciques frontales obtenues consécutivement d’août 2020 à avril 2021 après le déploiement de l’outil d’IA (Critical Care Suite, GE HealthCare) en milieu hospitalier : 12 728 radiographies thoraciques portables au chevet du patient ont été obtenues à l’aide de un scanner intégré à l’IA, qui a servi de groupe AI, et 14 669 radiographies pulmonaires ont été obtenues à l’aide de scanners sans capacité d’IA, qui ont servi de groupe témoin.
Les deux types de scanners ont été utilisés simultanément dans l’unité de soins intensifs de l’hôpital, tandis que les scanners sans capacité d’IA ont également été utilisés dans les étages pour patients hospitalisés hors soins intensifs et dans le service des urgences, ont noté les auteurs.
Le groupe a effectué une analyse des caractéristiques du récepteur-opérateur (ROC) avec les rapports de radiologie finaux comme norme de référence pour évaluer l’exactitude diagnostique de l’algorithme pour détecter la maladie et des tests de somme de rangs de Wilcoxon pour évaluer l’effet du système d’alerte de l’algorithme pour signaler les cas suspects sur le radiologue. délais de déclaration.
Selon les résultats, l’aire sous la courbe ROC (AUC) de l’outil d’IA était de 78 % avec une sensibilité de 60 % et une spécificité de 97 %. Lors de la sélection pour un pneumothorax modéré à important, l’ASC a augmenté jusqu’à 93 %, et la sensibilité et la spécificité ont augmenté jusqu’à 89 % et 96 %.
De plus, le temps médian de déclaration des radiographies pulmonaires avec pneumothorax (PTx) confirmé par un radiologue a été réduit de 46 % chez ceux avec intégration d’IA par rapport à ceux sans intégration d’IA (100 contre 186 minutes, p
“Utilisation d’un outil d’IA de détection de PTx approuvé par la FDA et intégré au PACS clinique de notre institution pour générer des alertes pour [chest x-rays] signalés comme PTx positifs ont démontré des performances diagnostiques raisonnables et des délais de rapport radiologique considérablement améliorés », ont écrit les chercheurs.
En fin de compte, lorsque le pneumothorax est symptomatique ou volumineux à la radiographie, une décompression rapide du pneumothorax par aspiration à l’aiguille ou par mise en place d’un drain thoracique est souvent nécessaire, étant donné le risque de complications telles qu’un collapsus pulmonaire, un épanchement pleural ou une hémorragie. C’est pourquoi il est très utile de développer des méthodes permettant aux radiologues d’identifier efficacement les patients atteints de pneumothorax et de communiquer rapidement ces résultats aux prestataires de soins, ont-ils noté.
« Les travaux futurs dans ce domaine devraient inclure la comparaison de plusieurs outils d’IA de détection de PTx disponibles dans le commerce, élargissant ainsi la portée à d’autres découvertes critiques sur [chest x-rays]et des études prospectives pour valider davantage ces résultats », a conclu l’équipe.
L’étude complète est disponible ici.
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