Mejorando la detección de fracturas con inteligencia artificial: experiencia en una mutua de accidentes de trabajo

Resumen

Las fracturas representan el 50% de los diagnósticos fallidos en Urgencias y hasta un 15% no se detectan en las radiografías. En una mutua estos aspectos cobran más importancia, al ser los traumatismos agudos la primera casusa de asistencia, y la radiografía la técnica de imagen de elección. Exponemos nuestra experiencia implantando la Inteligencia Artificial (IA) para detectar fracturas en las radiografías, en un entorno de traumatología laboral. Describimos el proceso de implantación, y analizamos su impacto en los grupos de interés: médico usuario (encuesta de satisfacción), pacientes (mejoras en su diagnóstico) y la propia mutua (reducción de exploraciones innecesarias). Exponemos casos representativos de su utilidad, limitaciones y riesgos. El 88% de los médicos considera que ayuda a detectar fracturas y un 80% reconoce que gana tiempo. El 93 % cree que ha sido una buena decisión. Es especialmente útil en casos con signos sutiles, y en profesionales con menor experiencia. Hemos conseguido reducir las fracturas que son diagnosticadas con técnicas avanzadas de imagen, tras un tiempo de persistencia de sintomatología y una radiografía inicial negativa: se han reducido en un 70% las fracturas de muñeca que llegan a la RM sin diagnosticar. Esta mejora tiene un impacto económico, al evitar técnicas de imagen costosas e innecesarias (11% de reducción en las Resonancias solicitadas) y disminuir el tiempo de asistencia sanitaria y de incapacidad laboral. La IA ha mejorado el diagnóstico de las fracturas, aumentando la eficiencia del proceso asistencial en la mutua con impacto en todos los grupos de interés.