es.wedoany.com Noticia: En el entorno de urgencias, cuando se utilizan herramientas de triaje asistidas por IA para afecciones agudas, los pacientes pediátricos pueden correr el riesgo de ser pasados por alto. Recientemente, la Dra. Marla Sammer, vicepresidenta de IA e Innovación en Radiología del Hospital Infantil de Texas, y el Dr. Joseph Cavallo, vicepresidente de Asuntos Clínicos en Radiología de la Universidad de Yale, discutieron en una entrevista con *Diagnostic Imaging* la escasez de aplicaciones de IA en pediatría y sus posibles implicaciones.
La Dra. Sammer señaló: "Actualmente, las herramientas de IA disponibles para niños son muy limitadas; la mayoría están diseñadas para adultos y carecen de herramientas de triaje específicamente adaptadas a la pediatría". El Dr. Cavallo añadió: "Una herramienta de triaje que priorice únicamente la identificación de patologías urgentes en adultos podría, sin querer, reducir la prioridad de los pacientes pediátricos; los casos de adultos activarían una alerta, pero los pacientes menores de 18 años podrían no hacerlo".
Para abordar esto, el Dr. Cavallo, la Dra. Sammer y sus colegas evaluaron datos de 1.996 tomografías computarizadas de cabeza sin contraste, estudiando el impacto de un software de IA basado en TC (Briefcase — Intracranial Hemorrhage Triage, Aidoc) en la detección de hemorragias intracraneales en pacientes pediátricos de 6 años o más. Este software ya cuenta con la aprobación de la FDA para su uso en adultos.
El estudio retrospectivo multicéntrico mostró que, en la cohorte pediátrica, esta herramienta de detección asistida por IA en TC tuvo una sensibilidad del 94,2%, una especificidad del 94,7%, un valor predictivo positivo del 62,5% y un valor predictivo negativo del 99,4%. Sin embargo, la Dra. Sammer enfatizó que evaluar el valor de una herramienta de IA requiere ir más allá de estas métricas.
La Dra. Sammer planteó: "En la práctica, es más importante si la herramienta de IA realmente mejora la atención, por ejemplo, si detecta hallazgos urgentes más rápido. En la aplicación real, podría afectar a pacientes que no son objeto de triaje". Este estudio destaca el potencial y los desafíos de la detección asistida por IA en TC para el triaje pediátrico.
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