El CHUF incorpora la IA para algunas pruebas radiológicas de urgencias

Instala una solución que disminuye el tiempo de espera del resultado radiológico y ayuda a tomar decisiones a los profesionales sanitarios en este ámbito urgente.

Foto archivo

El Complejo Hospitalario Universitario de Ferrol (CHUF) incorpora la Inteligencia artificial para algunas de las pruebas radiológicas solicitadas en el Servicio de Urgencias. Se está probando en una de las salas del Hospital Arquitecto Marcide del Complejo.

Cuando una persona acude al hospital de manera urgente, y es necesaria una prueba radiológica para confirmar una sospecha diagnóstica en el ámbito musculoesquelético o de tórax, que son los campos en los que esta solución tiene validación al respeto, la correspondiente prueba se ingiere en el programa instalado, y adelanta cuatro resultados: si esa prueba es positiva, negativa, no evaluable, o existe alguna duda.  Así ya se descarta la prueba negativa, y todas las pruebas no evaluables, positivas, o dudosas son evaluadas por el especialista en Radiología.

Esta forma de inteligencia artificial puede actuar exactamente ante un sospecha por parte del clínico de determinadas lesiones: fracturas y derrames de codo, rodilla, o tobillo; luxaciones, lesiones óseas focales, por ejemplo, en el ámbito musculoesquelético; y de pneumotórax, consolidaciones, derrames pleurales, nódulos o masas mediastínicas en lo que se refiere al ámbito de la detección de patologías en placas de tórax. En la actualidad, se realizan más de 43.000 pruebas de este tipo al año en las Urgencias del Complejo Hospitalario Universitario de Ferrol.

Menos tiempo para el paciente ayuda para el profesional

Cuando el profesional en la Urgencia tiene una sospecha clínica por la que solicita la correspondiente prueba, podrá ahora tener más rápido un resultado que le dé certeza para tomar decisiones lo antes posible.

Se reducen considerablemente los tiempos de demora en el resultado de esa prueba puesto que facilita que tanto al propio profesional de urgencias como radiólogo puedan discriminar rápidamente los resultados negativos (sin lesión detectada dentro de las opciones para las que el algoritmo está entrenado), evaluar los no evaluables o que exista duda, y centrarse con mayor celeridad en los positivos, en los que existe una patología a la que hay que dar respuesta. En definitiva, esta herramienta de apoyo diagnóstico disminuye el tiempo de espera del resultado radiológico, y agiliza y ayuda a tomar decisiones a los profesionales sanitarios.

Recordar que la Inteligencia artificial en estos casos aporta el entrenamiento previo en millares de imágenes de lesiones semejantes. En este caso, la herramienta incorporada fue validada, y se realizó una evaluación del rendimiento en rutina clínica por tres meses en 17 centros hospitalarios, teniendo un valor predictivo del negativo del 99,5%.

Este proyecto es posible, como en muchas otras ocasiones, por la colaboración del Servicio de Informática con los asistencias en la búsqueda de soluciones que facilitan el trabajo diario y beneficien al paciente.

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