Interesante estudio que presenta un modelo de predicción de la edad ósea basado en inteligencia artificial, diseñado específicamente para la población pediátrica coreana y comparado con un modelo basado en el método de Greulich-Pyle (GP).  Utiliza una red neuronal convolucional para predecir la edad ósea basada en radiografías de mano de más de veinte mil niños y adolescentes coreanos sanos.  Demuestra que el modelo de predicción de la edad ósea basado en inteligencia artificial diseñado para la población pediátrica coreana tuvo un rendimiento superior al modelo basado en el método de Greulich-Pyle en términos de precisión y reducción del sesgo dependiente de la edad. Este estudio es relevante ya que aborda la importancia clínica de evaluar la edad ósea en niños y adolescentes, y demuestra el potencial de la inteligencia artificial para mejorar la precisión y la fiabilidad de este proceso, pudiendo ser extrapolable a otras poblaciones. Los hallazgos sugieren que el modelo desarrollado podría tener aplicaciones prácticas en la evaluación del desarrollo óseo en la práctica clínica pediátrica.

PUNTOS DÉBILES:

• Estudio basado en datos de entrenamiento de una sola institución
• Revisión retrospectiva de las radiografías por un investigador no médico con posibles sesgos en la selección de pacientes
• Limitaciones en la representación de grupos de edad específicos que podría afectar a la generalización de los resultados

PUNTOS FUERTES:

• Diseño metodológico sólido y detallado
• Desarrollo de un modelo de inteligencia Artificial para predicción edad ósea
• Aborda preocupación relevante de la edad ósea en la población pediátrica coreana ya que el método desarrollado en el método de GP fue descrito hace más de un siglo principalmente en población caucásica

Dr. Matías de Albert

Editor de la sección de Radiología musculoesquelética - SERME