Máquina Versus Homem: A Inteligência Artificial no Diagnóstico de Fraturas

Resumo

Introdução: Anualmente cerca de 21 mil adultos recorrem à urgência do nosso hospital terciário por traumatismos de pequena ou elevada energia. A radiografia, de acessibilidade imediata, é geralmente o primeiro exame diagnóstico realizado. Recentemente a inteligência artificial (IA) na saúde expandiu‐se para o diagnóstico de fraturas, com resultados encorajadores. O objetivo deste trabalho é comparar a acuidade diagnóstica de fraturas de um software de IA (BoneView®, Gleamer) com ortopedistas de diferentes graus de diferenciação no serviço de urgência de um hospital terciário.
Métodos: Análise retrospetiva de uma amostra de radiografias realizadas no contexto de trauma, incluindo adultos que realizaram pelo menos 1 incidência radiográfica do esqueleto apendicular. Excluídas imagens radiográficas de seguimento, baixa qualidade ou com apenas fraturas óbvias. O desempenho diagnóstico do sistema IA e ortopedistas incluídos foi avaliado através da sensibilidade, especificidade e área sob a curva ROC (AUC).
Resultados: O sistema IA demonstrou uma sensibilidade de 91,3% (95% CI: 82,03‐96,74) e especificidade de 97,3% (95% CI: 93,22‐99,26), com uma AUC de 0,95 (95% CI: 91,3‐98,8; p <0,001). Em média estes valores foram ligeiramente inferiores para todos os ortopedistas, com pequenas diferenças entre eles.
Conclusão: O nosso estudo mostrou que o software BoneView® tem uma elevada capacidade diagnóstica para fraturas e, nesse sentido, poderá assumir‐se como uma ferramenta útil no serviço de urgência.