Ecografia pulmonară alimentată de inteligență artificială depășește experții umani în diagnosticarea tuberculozei

Ecografia pulmonară alimentată de inteligență artificială depășește experții umani în diagnosticarea tuberculozei

Un studiu de referință prezentat astăzi la ESCMID Global 2025 a arătat că o ecografie pulmonară alimentată de IA depășește cu 9% experții în diagnosticarea tuberculozei pulmonare (TB).

Suita Ultr-AI analizează imaginile de la dispozitive cu ultrasunete portabile, conectate la smartphone, oferind o alternativă fără spută, rapidă și scalabilă la detectarea TB. Rezultatele depășesc valorile de referință ale Organizației Mondiale a Sănătății (OMS) pentru diagnosticarea tuberculozei pulmonare și marchează o oportunitate importantă pentru un triaj accesibil și eficient al tuberculozei.

În ciuda scăderilor globale anterioare, ratele tuberculozei au crescut cu 4,6% din 2020 până în 2023.2 și sunt componentele esențiale ale strategiei OMS pentru combaterea tuberculozei. Cu toate acestea, în multe țări cu sarcină mare, aceștia suferă semnificativ din cauza costului ridicat al aparatelor cu raze X toracice și a lipsei de radiologi instruiți.

Aceste provocări evidențiază nevoia urgentă de instrumente de diagnosticare mai accesibile. Suita Ultr-AI folosește algoritmi de învățare profundă pentru a interpreta ultrasunetele pulmonare în timp real, făcând instrumentul mai accesibil pentru triajul TB, în special pentru lucrătorii medicali cu pregătire minimă din zonele rurale. Prin reducerea dependenței de operator și prin standardizarea testului, această tehnologie poate ajuta la diagnosticarea pacienților mai rapid și mai eficient. „

Dr. Véronique Suttels,Autor principal al studiului

Suita Ultr-AI include trei modele de învățare profundă: Ultr-ai prezice TB direct din imaginile cu ultrasunete pulmonare; Ultrisch (Semn) surprinde modele de ultrasunete care sunt interpretate de experți umani; iar Ultr-AI (MAX) utilizează cel mai mare scor de risc al ambelor modele pentru a optimiza acuratețea.

Studiul a fost realizat într-un centru urban terțiar din Benin, Africa de Vest. După excluderi, au fost incluși 504 pacienți, dintre care 192 (38%) au confirmat că au TBC pulmonar. În populația studiată, 15% erau HIV pozitivi și 13% aveau antecedente de TBC. A fost realizat un protocol standardizat de scanare cu diapozitive cu ultrasunete pulmonare în 14 puncte, experții umani interpretând imagini pe baza rezultatelor tipice ale ecografiei pulmonare. Un singur test molecular de spută (MTB Xpert Ultra) a servit ca standard de referință.

Ultr-AI (max) a demonstrat o sensibilitate de 93% și o specificitate de 81% (AUROC 0,93, 95% CI 0,92-0,95), depășind pragurile țintă ale OMS de 90% sensibilitate și 70% specificitate pentru testarea de triaj a TB fără spută.

„Modelul nostru recunoaște în mod clar rezultatele ultrasunetelor pulmonare recunoscute de om, care surprind consolidări mari similare și modificări interstițiale – o abordare de învățare profundă de la capăt la capăt surprinde caracteristici și mai subtile dincolo de ochiul uman”, a spus dr. Suttels. „Sperăm că acest lucru va ajuta la identificarea semnelor patologice precoce, cum ar fi leziunile pleurale mici, sub-centimetrice, care sunt frecvente în TBC.”

„Un avantaj esențial al modelelor noastre AI este timpul de răspuns imediat după ce sunt integrate într-o aplicație”, a adăugat dr. Suttels. „Acest lucru permite ultrasunetelor pulmonare să acționeze ca un adevărat test la punctul de îngrijire, cu performanțe bune de diagnostic la triaj, oferind rezultate imediate, în același timp implicând pacientul cu lucrătorul din domeniul sănătății. Diagnosticul mai rapid ar putea îmbunătăți, de asemenea, legătura cu îngrijirea și poate reduce riscul ca pacienții să fie pierduti de urmărire”.

Surse: