Estudio retrospectivo de lectores múltiples que examina la implementación de Carebot AI CXR 2.0.21-v2.01 en la práctica clínica diaria de radiología

Recaudación retrospectiva del período 18 de octubre de 2022 y 17 de noviembre de 2022

Se adquirieron un total de 1.073 radiografías de tórax dentro del período especificado en el departamento. La recopilación de datos se mantuvo intacta y no se vio afectada durante la fase de prueba, lo que garantiza la integridad del conjunto de datos. La muestra recolectada representa con precisión la prevalencia de los hallazgos dentro de la población observada. Después de excluir estudios no elegibles, como radiografías de pacientes menores de 18 años, radiografías de proyección lateral y exploraciones de calidad insuficiente, se identificaron un total de 956 CXR relevantes para una evaluación adicional.

Dispositivo: Carebot IA CXR

El DLAD (Carebot AI CXR) propuesto es un dispositivo médico basado en el aprendizaje profundo diseñado para ayudar a los radiólogos a interpretar imágenes de rayos X de tórax adquiridas en proyección anteroposterior (AP) o posteroanterior (PA). Al emplear algoritmos avanzados de aprendizaje profundo, esta solución permite la detección automática de hallazgos anormales mediante el análisis de patrones visuales asociados con condiciones específicas. Las anomalías específicas incluyen atelectasia (ATE), consolidación (CON), derrame pleural (EFF), lesión pulmonar (LES), enfisema subcutáneo (SCE), cardiomegalia (CMG) y neumotórax (PNO). El DLAD funciona como un algoritmo de predicción complementado por varios periféricos de aplicaciones, como herramientas de comunicación basadas en la web, capacidades de conversión de archivos DICOM y bibliotecas de almacenamiento e informes compatibles con los formatos DICOM Structured Report y DICOM Presentation State.

Prueba de rendimiento

El objetivo principal es evaluar los parámetros de rendimiento del DLAD propuesto (Carebot AI CXR) en comparación con los radiólogos individuales. La prueba de rendimiento incluye sensibilidad y especificidad, razón de probabilidad positiva y negativa y valor predictivo positivo y negativo. Los parámetros antes mencionados se comparan estadísticamente utilizando intervalos de confianza (IC) y valores de p. El procedimiento de comparación consta de dos pasos: se realiza una prueba de hipótesis global para determinar si existen diferencias significativas entre DLAD y radiólogos. Si la prueba de hipótesis global arroja un resultado significativo, se realizan pruebas de hipótesis individuales. Además, se aplican métodos de comparación múltiple, como McNemar con corrección de continuidad para Se y Sp, método de Holm para LR y estadísticas de puntuación generalizada ponderada para PV, para controlar la tasa de error general. Todas las pruebas se realizan como pruebas de dos colas al 5% de nivel de significación.