La detección asistida por computadora en radiografías de tórax ha demostrado un rendimiento diagnóstico comparable al de radiólogos experimentados para la tuberculosis pulmonar en entornos de bajos recursos y alta carga de enfermedad, según un estudio piloto retrospectivo de casi 500 pacientes.
Contexto y justificación del estudio
La tuberculosis sigue siendo un importante desafío de salud global, especialmente en entornos donde el acceso a radiólogos es limitado. Se han propuesto herramientas de detección asistida por computadora en radiografías de tórax como una forma de apoyar a los médicos en la interpretación de radiografías de tórax para la tuberculosis pulmonar. El presente estudio evaluó si dicho software podría ayudar en la toma de decisiones clínicas donde la experiencia radiológica es escasa.
Los investigadores realizaron un análisis retrospectivo de radiografías de tórax recopiladas entre el 1 de enero de 2017 y el 30 de marzo de 2018 en Guinea-Bissau y Etiopía. Las imágenes fueron evaluadas por software de detección asistida por computadora en radiografías de tórax y revisadas de forma independiente por dos radiólogos etíopes experimentados. Para aumentar la relevancia en entornos de bajos recursos, el análisis también incluyó imágenes capturadas con teléfonos móviles y una cámara digital. El diagnóstico final de tuberculosis pulmonar basado en hallazgos clínicos o de laboratorio, incluida la detección de Mycobacterium tuberculosis utilizando Xpert MTB/RIF, sirvió como estándar de referencia.
Rendimiento diagnóstico de la detección asistida por computadora en radiografías de tórax
Se incluyeron un total de 498 radiografías de tórax de pacientes que presentaban síntomas sugestivos de tuberculosis. El radiólogo A identificó 50 imágenes como indicativas de tuberculosis pulmonar, el radiólogo B identificó 99 y el software de detección asistida por computadora en radiografías de tórax identificó 81.
Para la tuberculosis pulmonar confirmada por Xpert, el área bajo la curva característica operativa del receptor (AUC) para el software fue de 0.84. En un punto de corte predefinido de 0.5, la sensibilidad y la especificidad fueron: 76.5% y 85.9%, respectivamente. El radiólogo A mostró una sensibilidad y especificidad de: 64.7% y 91.9%, mientras que el radiólogo B demostró: 76.5% y 82.3%.
Concordancia entre los lectores y el software
La concordancia con respecto a los hallazgos relacionados con la tuberculosis fue moderada. La concordancia combinada entre los dos radiólogos fue κ=0.45, mientras que la concordancia entre cada radiólogo y el software de detección asistida por computadora en radiografías de tórax fue κ=0.56.
Los hallazgos indican que la detección asistida por computadora en radiografías de tórax tiene un rendimiento comparable al de radiólogos experimentados, incluso cuando se aplica a imágenes fotografiadas a partir de radiografías de tórax utilizando dispositivos comúnmente disponibles. Esto sugiere un valor potencial para apoyar el diagnóstico de la tuberculosis en entornos con recursos limitados donde los servicios de radiología son limitados.
