Factibilidad de la utilización de la inteligencia artificial para el cribado de pacientes con Covid-19 en Paraguay

Bibliographic Data

ID14964972
AuthorsPedro Galván (0000-0002-3762-0786, Departamento de Ingeniería Biomédica e Imágenes, Instituto de Investigaciones en Ciencias de la Salud, Universidad Nacional de Asunción, Paraguay., corresponding author), José Fusillo (Ministerio de Salud Pública y Bienestar Social, Asunción, Paraguay.), Felipe González (0000-0002-2174-0900, Ministerio de Salud Pública y Bienestar Social, Asunción, Paraguay.), Oraldo Vukujevic (Ministerio de Salud Pública y Bienestar Social, Asunción, Paraguay.), Luciano Recalde (0000-0001-9932-8580, Departamento de Ingeniería Biomédica e Imágenes, Instituto de Investigaciones en Ciencias de la Salud, Universidad Nacional de Asunción, Paraguay.), Ronald Rivas (0000-0002-8828-6968, Departamento de Ingeniería Biomédica e Imágenes, Instituto de Investigaciones en Ciencias de la Salud, Universidad Nacional de Asunción, Paraguay.), José Ortellado (Ministerio de Salud Pública y Bienestar Social, Asunción, Paraguay.), Juan Portillo (0000-0002-2756-7635, Ministerio de Salud Pública y Bienestar Social, Asunción, Paraguay.), Julio Borba (Ministerio de Salud Pública y Bienestar Social, Asunción, Paraguay.), Enrique Hilario (0000-0002-8876-8131, University of the Basque Country)
Year2022
Volume46
Pages1
Publication date2022-03-23
Peer ReviewedYes
Open AccessYes
TypeARTICLE
VenueRevista Panamericana de Salud Pública (JOURNAL)
Journal identifiersISSN: 1020-4989 • E-ISSN: 1680-5348
PublisherPan American Health Organization (PUBLISHER • US)
DOI10.26633/rpsp.2022.20
PMID35350452
OpenAlexW4221090109
LanguageES
Citations received2
References cited13

Objetivo. Estudiar la factibilidad de utilización de la inteligencia artificial como método sensible y específico para el cribado de COVID-19 en pacientes con afecciones respiratorias empleando imágenes de tórax obtenidas con tomógrafo y una plataforma de telemedicina. Métodos. Entre marzo del 2020 y junio del 2021 se realizó un estudio observacional descriptivo multicéntrico de factibilidad basada en inteligencia artificial (IA) para el cribado de COVID-19 en imágenes de tórax de pacientes con afecciones respiratorias que acudieron a hospitales públicos. El diagnóstico de las imágenes tomográficas de tórax se realizó a través de la plataforma de IA; luego, se comparó con el diagnóstico molecular (RT-PCR) para determinar la concordancia entre ambos y analizar su factibilidad para el cribado de pacientes con sospecha de COVID-19. Las imágenes y los resultados diagnóstico se enviaron a través de una plataforma de telemedicina. Resultados. Se realizó el cribado de 3 514 pacientes con sospecha diagnóstica de COVID-19, en 14 hospitales a nivel nacional. La mayoría de los pacientes tenían entre 27 y 59 años, seguidos por los mayores de 60 años. La edad promedio fue de 48,6 años; el 52,8% eran de sexo masculino. Los hallazgos más frecuentes fueron neumonía grave, neumonía bilateral con derrame pleural, enfisema pulmonar bilateral y opacidad difusa en vidrio esmerilado, entre otros. Se determinó un promedio de 93% de concordancia y 7% de discordancia entre las imágenes analizadas mediante IA y la RT-PCR. La sensibilidad y especificidad del sistema de IA, obtenidas comparando el resultado del cribado obtenido por IA con la RT-PCR, fueron de 93% y 80% respectivamente. Conclusiones. Es viable la utilización de IA sensible y específica para la detección rápida estratificada de COVID-19 en pacientes con afecciones respiratorias utilizando imágenes obtenidas mediante tomografía de tórax y una plataforma de telemedicina en los hospitales públicos de Paraguay

Coronavirus disease 2019 (COVID-19 · Disease · Health care · Pleural effusion · Pneumonia · Radiology · Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2 · Telemedicine · Artificial Intelligence in Healthcare and Education · COVID-19 Clinical Research Studies · COVID-19 diagnosis using AI · Medicine · Internal Medicine

Tools

Open DOIOpen Access