La aplicación de la inteligencia artificial (IA) en la lectura de imágenes médicas ha revolucionado la radiología torácica. Existen más de 40 aplicaciones basadas en IA y desarrolladas para diagnósticos clave de nódulos pulmonares, neumonía, tuberculosis y neumotórax. Estos avances prometen mejorar la precisión y eficiencia de la interpretación de imágenes a través de beneficios significativos en la práctica clínica.

La IA está transformando el área de la imagenología al proporcionar herramientas precisas y eficientes para diagnóstico,1 segmentación, identificación de lesiones y predicción de pronóstico.2 De acuerdo con investigaciones, los sistemas de IA superan rendimientos de radiólogos con sensibilidades de hasta 80%, lo que representa una herramienta de apoyo para interpretación de imágenes.3  Existen más de 140 productos de IA diseñados para diferentes subespecialidades radiológicas, distribuidos de la siguiente forma:3<ul><li>Neurológicos: 35%</li><li>De tórax: 27%</li><li>Musculoesqueléticos: 11%</li><li>De mama: 11%</li><li>Otros: 7%</li><li>De abdomen: 6%</li><li>Cardíacos: 4%</li></ul><h3>Beneficios de la IA en radiografía de tórax3</h3>Permite detectar nódulos pulmonares con mejora de sensibilidad y reducción de falsos positivos. Algunas aplicaciones se enfocan en clasificación, lectura previa y marcado de hallazgos urgentes. Al parecer, el rendimiento de la IA para identificar nódulos supera al de los especialistas, lo que se traduce en ayuda valiosa.Además, esta herramienta detecta consolidaciones con resultados comparables a los de los radiólogos, y diagnostica tuberculosis (TBC) y neumonía. En el caso de TBC, esta evaluación automatizada es esencial en países con recursos limitados.<h3>Aplicaciones en tomografía computarizada (TC) de tórax3</h3>La detección de nódulos pulmonares es una de las aplicaciones más investigadas en TC. La caracterización de esta afección es un desafío, pero la IA mejora su evaluación y estima riesgos de malignidad. Aunque la mayoría de los productos se desarrollan para adultos, podrían tener utilidad en detectar metástasis pulmonares en niños.Estudios señalan que la identificación temprana de neumonía en infantes es efectiva, con sensibilidad de 76% y especificidad de 80%. Enfermedades como fibrosis quística también se benefician de la tecnología, la cual detecta cambios en vías respiratorias y atrapamiento de aire. Aunque hay avances, se necesita más investigación para ampliar su uso en jóvenes.<h3>Perspectivas futuras3 </h3>A pesar de los avances en IA aplicada a imagenología, su implementación clínica todavía es limitada. Se espera que la calidad y uso de productos mejoren en el futuro. Para aprovechar al máximo esta herramienta en radiología pediátrica, es fundamental desarrollar algoritmos que aborden problemas clínicos específicos, como detección de metástasis pulmonares. Además, podría contribuir a reducir dosis de radiación y mejorar adquisición de imágenes.<h3>Conclusión3</h3>Si bien los avances en aplicaciones de IA para adultos son notables, su adaptación a la población infantil es un área prometedora que merece más atención y desarrollo. Esta tecnología promete revolucionar la interpretación de imágenes y mejorar diagnósticos tempranos y toma de decisiones clínicas.<h4>Comentario editorial</h4>La incorporación de IA a la interpretación de imágenes de tórax pediátricas es una colaboración prometedora entre experiencia médica y poder de procesamiento de las máquinas. Al permitir una detección más rápida y precisa de anomalías, libera a los médicos de tareas repetitivas y brinda más tiempo para concentrarse en la toma de decisiones clínicas fundamentales. Sin embargo, a pesar de todos los avances, la interpretación médica sigue siendo primordial. Las nuevas herramientas actúan como complemento valioso, pero no reemplazan el juicio y la experiencia de los profesionales de la salud. La combinación de intuición humana con precisión de IA favorece enfoques integrales de diagnóstico y tratamiento.<figure class="poll" data-id="738">{ Poll ID: 738}</figure>

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