Priorización de radiografías de tórax basada en inteligencia artificial en la vía diagnóstica del cáncer de pulmón: ensayo controlado aleatorizado LungIMPACT

Resumen

Este ensayo controlado aleatorizado multicéntrico (LungIMPACT) evaluó si la priorización mediante inteligencia artificial (IA) de radiografías de tórax solicitadas desde atención primaria reducía el tiempo hasta la tomografía computarizada (TC) y el diagnóstico de cáncer de pulmón. Se analizaron 93326 radiografías (45987 con priorización IA activada y 47339 sin ella), diagnosticándose cáncer de pulmón en 558 pacientes (0.6%). No se encontraron diferencias significativas en la mediana de tiempo hasta la TC (53 días en ambos grupos; razón de medias geométricas 0.97, IC 95%: 0.93-1.02; p=0.31), ni en el tiempo hasta el diagnóstico (44 vs. 46 días; razón 0.98, IC 95%: 0.83-1.16; p=0.84), ni en el tiempo hasta el tratamiento (76 vs. 72.5 días; p=0.99), ni en el estadio al diagnóstico (p=0.34).

Puntos clave

• La priorización mediante IA de radiografías de tórax solicitadas desde atención primaria no redujo significativamente el tiempo hasta la TC ni hasta el diagnóstico de cáncer de pulmón en un ensayo con más de 93000 radiografías
• Se observó discordancia entre los informes de la IA y los radiólogos en el 30.3% de las radiografías, y la revisión experta identificó hallazgos accionables en el 23.9% de los casos discordantes
• Los autores concluyen que las implementaciones de IA en radiografías de tórax no deberían incluir la priorización de listas de trabajo en el contexto de atención primaria del Reino Unido