Las técnicas basadas en inteligencia artificial (IA) tienen un gran potencial para mejorar el flujo de trabajo radiológico. Existe experiencia con la IA para crear herramientas de simulación, pero hay menos experiencia con herramientas específicas para el entrenamiento en radiología.

El objetivo de este estudio es desarrollar y validar una herramienta web para entrenar la percepción de los nódulos pulmonares en radiografías de tórax.

Los autores basándose en datos de acceso abierto, entrenaron un modelo de aprendizaje profundo para la segmentación pulmonar en radiografías de tórax. Posteriormente, implementaron un algoritmo para la generación de nódulos pulmonares artificiales y se combinó con el modelo de segmentación para permitir la inserción procesal sobre la marcha de nódulos pulmonares en radiografías de tórax. Esta funcionalidad se integró en un visor DICOM existente y se creó una página HTML dinámica para especificar los parámetros de generación de casos.

En conclusión, los autores desarrollaron una aplicación web de acceso abierto mejorada con IA para el entrenamiento de la percepción en la detección de nódulos pulmonares por radiografía de tórax. Finalmente, los autores sugieren que la descripción y disponibilidad de esta herramienta pueda ayudar a facilitar la educación en radiología y la futura implementación de la IA aumentada.

PUNTOS DÉBILES:

-No se detalla cómo debe ser el plan estratégico de implementación de las soluciones de IA en un servicio de Radiologia

-No se detalla cuál es el modelo de sostenibilidad económica de implementación de las soluciones de IA en un servicio de Radiologia.

PUNTOS FUERTES:

-Este artículo valida la utilidad de la IA para mejorar el entrenamiento de los radiólogos en el diagnóstico de nódulos pulmonares

-Esta publicación apoya la necesidad de realizar un esfuerzo de educación en la próxima generación de radiólogos sobre la integración de las herramientas de IA

-Este artículo trasmite claramente el mensaje de que las herramientas de IA no reemplazarán a los radiólogos, sino que permitirán ahorrar tiempo en tareas rutinarias y permiten dedicar más tiempo a otras actividades de colaboración multidisciplinar que aportan más valor al paciente

Dr. Salvador Pedraza

Editor del área de Educación (FORA).