Publicado em 22 abr 2023
AI Improves Nodule Detection on Chest Radiographs in a Health Screening Population: A Randomized Controlled Trial
Título do Estudo
AI Improves Nodule Detection on Chest Radiographs in a Health Screening Population: A Randomized Controlled Trial
Fonte
Radiology 2023; 000:e221894 • https://doi.org/10.1148/radiol.221894.
Background
Desde a adoção da inteligência artificial (IA), os sistemas de detecção auxiliados por computador (CAD) têm mostrado sua utilidade em vários exames médicos, e alguns sistemas CAD baseados em IA foram desenvolvidos para melhorar o desempenho dos radiologistas como um segundo leitor. Mas o impacto desse uso não foi explorado em populações do mundo real de forma prospectiva.
Objetivo
Investigar se o software CAD baseado em IA comercial poderia melhorar a taxa de detecção de nódulos pulmonares significativos em radiografias de tórax em participantes submetidos a exames de saúde de rotina.
Materiais e Métodos
Neste ensaio controlado randomizado, aberto, pragmático, de centro único, os participantes submetidos a radiografia entre julho de 2020 e dezembro de 2021 em um centro de triagem de saúde foram inscritos e randomizados para intervenção (grupo IA) e controle (grupo não IA). Um dos três radiologistas designados com 13 a 36 anos de experiência interpretou cada radiografia, referindo-se aos resultados CAD baseados em IA para o grupo IA. O desfecho primário foi a taxa de detecção de nódulos pulmonares significativos confirmados em tomografias computadorizadas obtidas em 3 meses. Os nódulos significativos foram definidos como nódulos sólidos maiores que 8 mm ou nódulos subsólidos com uma porção sólida maior que 6 mm (Lung-RADS, categoria 4). Resultados secundários incluíram a taxa de notificação positiva, sensibilidade, taxa de falso positivos e taxa de detecção de nódulos pulmonares malignos.
Resultados
Um total de 10.476 participantes foram randomizados para um grupo de IA (n = 5238) ou grupo não IA (n = 5238). O estudo demonstrou uma taxa de detecção maior de nódulos significativos no grupo IA em comparação com o grupo não IA (0,59% [31 de 5238 participantes] vs 0,25% [13 de 5238 participantes], respectivamente; odds ratio, 2,4; IC 95%: 1,3, 4,7; P = 0,008). A taxa de detecção de nódulos pulmonares malignos foi maior no grupo IA em comparação com o grupo não IA (0,15% [oito de 5238 participantes] vs 0,0% [0 de 5238 participantes], respectivamente; P = 0,008).
Conclusão
Em pacientes avaliados na rotina de exames de saúde geral, o software baseado em inteligência artificial melhorou a detecção de nódulos pulmonares significativos nas radiografias de tórax.
Comentários
Embora a radiografia de tórax como ferramenta de triagem tenha falhado em reduzir a mortalidade por câncer de pulmão em vários grandes estudos randomizados, ela ainda é frequentemente usada para triagem de doenças pulmonares, e em alguns países, é utilizada em exames de saúde de rotina, e nesses casos, a IA pode trazer benefícios adicionais na detecção de nódulos pulmonares.
Limitações
Estudo de centro único; nem todos os pacientes foram submetidos a TC posteriormente, sendo a acurácia da radiografia avaliada apenas num subgrupo; a população alvo tinha resultado simples (com ou sem nódulos), e pacientes com outras doenças podem ter diferentes resultados.
Dra. Mônica Flores Rick
