Precisión diagnóstica del <i>software</i> de cuantificación automática en pacientes con sospecha de COVID-19 del Instituto Nacional de Cardiología Ignacio Chávez

Abstract

Objetivos: Establecer la precisión diagnóstica por tomografía computarizada (TC) de la probabilidad de neumopatía por enfermedad por coronavirus 2019 , dada por el sistema de inteligencia artificial (IA) diseñado por Siemens, y el resultado de la evaluación cualitativa Reporting and Data System) con el estándar de referencia reacción en cadena de la polimerasa transcriptasa inversa (RT-PCR), entregando así la experiencia de nuestra institución. Métodos: Se realizó un estudio observacional, comparativo y retrolectivo en 192 pacientes adultos con sospecha de infección por coronavirus 2 del síndrome respiratorio agudo grave (SARS-CoV-2) que contaban con prueba PCR. Se obtuvo la información de precisión diagnóstica luego de comparar el estándar de referencia (RT-PCR) con el CO-RADS realizado por los observadores y la probabilidad de COVID-19 que arrojaron las imágenes de TC mediante la IA. Resultados: La comparación de la probabilidad de COVID-19 obtenida por la IA vs. la RT-PCR para SARS-CoV-2 generó un AUC ROC de 0.774 (IC: 0.69-0.81) con p = 0.0001. La probabilidad de COVID-19 tuvo una precisión aceptable, con un buen valor predictivo positivo del 87.80%, pero con un pobre valor predictivo negativo del 58.80%. La variable CO-RADS vs. PCR obtuvo una mayor precisión con valores de sensibilidad y especificidad del 91.80 y 88.7% respectivamente. Conclusión: La comparación entre los resultados obtenidos por la IA y por la variable CO-RADS mostró mayor efectividad en esta última, sin embargo se logró documentar el alto impacto que tiene el sistema de cuantificación automática en la evaluación de estos pacientes, ya que permite agilizar la valoración del radiólogo y funciona como complemento en casos de dudas diagnósticas.