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Acurácia de um algoritmo de inteligência artificial na detecção de fraturas compressivas moderadas a graves na tomografia computadorizada abdominal e torácica

Resumo

Objetivo:

Descrever a acurácia do software HealthVCF na detecção incidental de fraturas compressivas de corpos vertebrais moderadas a graves em exames de tomografia computadorizada do tórax e abdome.

Materiais e Métodos:

Foram incluídos 899 exames consecutivos de pacientes com idades entre 51 e 99 anos. As imagens foram retrospectivamente avaliadas pelo software e por dois radiologistas especializados em musculoesquelético que investigaram fraturas compressivas de corpos vertebrais com perda da altura somática > 25%. A análise comparativa foi realizada entre o software e um radiologista geral, usando a avaliação do especialista como referência.

Resultados:

O software apresentou uma acurácia de 89,6% (IC 95%: 87,4–91,5%) para fraturas compressivas moderadas a graves, com sensibilidade de 73,8%, especificidade de 92,7% e valor preditivo negativo de 94,8%. Entre as 145 tomografias positivas detectadas pelo software, o radiologista geral deixou de relatar as fraturas em 62 (42,8%) e o algoritmo detectou fraturas adicionais em 38 dessas tomografias.

Conclusão:

O software possui boa acurácia na detecção de fraturas compressivas moderadas a graves, com alta especificidade, podendo aumentar a taxa de detecção oportunística dessas fraturas por radiologistas não especializados em musculoesquelético.

Unitermos:
Fraturas por compressão/diagnóstico por imagem; Fraturas da coluna vertebral/diagnóstico por imagem; Vértebras lombares/diagnóstico por imagem; Vértebras torácicas/diagnóstico por imagem; Osteoporose; Inteligência artificial

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