Dados do Trabalho

Título

Relatório Autônomo de Radiografia Torácica Utilizando Inteligência Artificial

Descrição sucinta do(s) objetivo(s)

O objetivo do presente estudo é validar a performance de um algoritmo de inteligência artificial (IA) na elaboração de laudos autônomos de radiografia torácica em pacientes admitidos no serviço de pronto atendimento do nosso serviço.

Material(is) e método(s)

Análise retrospectiva e unicêntrica do desempenho dos laudos gerados pelo algoritmo de IA em radiografias de tórax, na incidência postero-anterior, realizadas em pacientes consecutivos admitidos no serviço de pronto atendimento, no período de 01/07/2021 a 31/07/2021. A validação foi realizada por dois radiologistas torácicos experientes, considerados padrão-ouro (“ground truth”), que classificaram os exames como “normal” ou “alterado”. A classificação “alterada” foi definida como qualquer achado com potencial de desencadear um tratamento ou investigação diagnóstica adicional.

Resultados e discussão

Foram avaliados 490 exames, sendo que dois deles falharam em ser processados pelo algoritmo, resultando em um N = 488. Desse total, o algoritmo classificou corretamente 444 exames, dos quais 282 foram classificados como “normal” e 162 como “alterado”. Entretanto, foram registrados 14 casos de falso-negativo e 30 falso-positivo. A análise estatística para a identificação das alterações demonstrou acurácia de 0,91, sensibilidade de 0,92, especificidade de 0,90, valor preditivo negativo de 0,95 e valor preditivo positivo de 0,84.
Existem algoritmos que se propõe a realizar laudos autônomos de radiografias torácicas, tendo como principal objetivo laudar os exames normais e otimizar o tempo do radiologista para análise de casos alterados. Entretanto, o desempenho dessas ferramentas ainda não foi totalmente estabelecido. Embora a performance do algoritmo no presente estudo tenha se mostrado satisfatória, a presença de falsos-negativos pode ter implicações clínicas relevantes para sua aplicação no contexto do pronto atendimento. Isso ressalta a importância de contar com a supervisão de um radiologista para verificar possíveis achados e assegurar uma interpretação precisa dos resultados.

Conclusões

Os algoritmos de IA destinados à elaboração autônoma de laudos de radiografias torácicas apresentam potencial de otimizar o fluxo de trabalho. Ao identificar e gerar relatórios para casos normais, essas ferramentas possibilitam que o radiologista concentre sua atenção em questões clínicas mais complexas. Embora o presente estudo tenha demonstrado acurácia satisfatória, o nível de desempenho aceitável ainda não está plenamente estabelecido na literatura, especialmente no contexto do pronto atendimento.

Palavras Chave

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; RADIOGRAFIA TORÁCICA

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