Rayos X de tórax asistidos por AI para tubos endotraqueales y nasogástricos y neumotórax fuera de lugar en entornos de cuidados críticos y de emergencia

Los avances de fondo en la inteligencia artificial (IA) han impulsado avances significativos en la detección asistida por computadora (CAD) para las imágenes de rayos X de tórax. El Equipo de Investigación del Hospital Nacional de la Universidad de Taiwán (NTUH) desarrolló anteriormente un sistema CXR CXR de emergencia basado en IA (la mayoría del proyecto 111-2634-F-002-015-, Capstone), que condujo a la creación de un módulo de rayos X de tórax. Este módulo de rayos X de tórax tiene un modelo establecido respaldado por una extensa investigación y está listo para la aplicación directa en ensayos clínicos sin requerir capacitación adicional en modelo. Este estudio utilizará tres submódulos del sistema: detección de tubos endotraqueales fuera de lugar, detección de tubos nasogástricos fuera de lugar e identificación de neumotórax.

Objetivo Este estudio tiene como objetivo aplicar un sistema CAD de rayos X de tórax en tiempo real en entornos de emergencia y cuidados críticos para evaluar sus beneficios clínicos y económicos sin requerir exámenes adicionales de rayos X de tórax o alterar la atención y los procedimientos estándar. El estudio evaluará el impacto del sistema CAD en la reducción de la mortalidad, las complicaciones posteriores a la intubación, la duración del hospital, la carga de trabajo y el tiempo de interpretación, junto con una comparación de rentabilidad con la atención estándar.

Métodos Este estudio adopta un ensayo piloto y un diseño de ensayo controlado aleatorio de clúster, con una asignación aleatoria realizada a nivel de barrio. En el grupo de intervención, las unidades tienen acceso a resultados de diagnóstico de IA, mientras que el grupo de control continúa las prácticas de atención estándar. El consentimiento se obtendrá de médicos asistentes, residentes y enfermeras de práctica avanzada en cada sala participante. Una vez que se asegure el consentimiento, estos proveedores de atención médica en el grupo de intervención estarán autorizados a usar el sistema CAD. Las unidades de intervención tendrán acceso a interpretaciones generadas por IA, mientras que las unidades de control mantendrán procedimientos médicos de rutina sin acceso a las salidas de diagnóstico de IA.

Resultados El estudio fue financiado en septiembre de 2024. Se espera que la recopilación de datos dure desde enero de 2025 hasta diciembre de 2027.

Conclusiones Este estudio anticipa que el sistema CAD de rayos X de tórax en tiempo real automatizará la identificación y detección de tubos endotraqueales y nasogástricos fuera de lugar en radiografías en el tórax, así como ayudará a los médicos a diagnosticar el neumotórax. Al reducir la carga de trabajo de los médicos, se espera que el sistema acorte el tiempo requerido para detectar el error del tubo y el neumotórax, disminuir la mortalidad de los pacientes y las estadías en el hospital y, en última instancia, reducir los costos de atención médica.