Impacto en hospital comarcal de la implementación de un sistema de inteligencia artificial en la lectura de radiografías de tórax en el servicio de urgencias: experiencia en seis meses.

Resumen

Analizar el impacto asistencial de un sistema de inteligencia artificial (IA) en la interpretación de radiografías de tórax realizadas en urgencias tras seis meses de su implementación, y evaluar la concordancia entre la fase piloto y la fase productiva. Estudio observacional prospectivo. Se realizó una prueba piloto en la que se analizaron 1000 radiografías de tórax realizadas en urgencias entre el 1 de mayo y el 30 de junio de 2024. Las imágenes fueron interpretadas inicialmente por un sistema de IA y, posteriormente, por una radióloga con más de 20 años de experiencia, considerada el gold estándar. Las variables principales incluyeron neumotórax, derrame pleural, consolidación, masa mediastínica y nódulo pulmonar, clasificadas por la IA como negativas, dudosas o positivas. De forma secundaria se registraron otras alteraciones torácicas. Tras seis meses de funcionamiento, se valoró la consistencia de los resultados respecto a la prueba piloto y su impacto clínico y organizativo. En la prueba piloto, la concordancia IA/radiólogo fue elevada para neumotórax (99,9%), derrame pleural (98,3%) y consolidación (96,3%), y algo menor para masa mediastínica (95,2%) y nódulo pulmonar (93,9%). La IA mostró alta capacidad para descartar patología relevante, aunque con falsos positivos en casos dudosos. En la fase productiva se observó un aumento de las interconsultas con radiología y neumología, y una mejora en la detección y seguimiento de hallazgos sospechosos. La incorporación de la IA en urgencias ha mostrado ser especialmente útil para descartar patología torácica grave, mejorar la detección de hallazgos relevantes y optimizar el flujo de trabajo asistencial.