La edad ósea es un índice representativo que refleja la maduración esquelética en niños y adolescentes. Generalmente para su determinación se utiliza una radiografía de mano y muñeca y se compara con atlas de desarrollo esquelético, siendo el más utilizado el de Greulich-Pyle. Sin embargo, este método presenta una serie de problemas que terminan afectando entre otras cosas a la variabilidad inter e intraobservador y a su reproducibilidad en otras poblaciones diferentes a la usada para la configuración del atlas.

Basado en estos inconvenientes los autores proponen un trabajo interesante en el que desarrollan un sistema automatizado mediante inteligencia artificial de predicción de la edad ósea basado en el aprendizaje profundo utilizando radiografías de manos y muñecas obtenidas de niños y adolescentes coreanos sanos y posteriormente compararlo con el método de Greulich-Pyle. Tras el estudio el modelo basado en inteligencia artificial y comparado con el método convencional de Greulich-Pyle, mostró un mejor rendimiento de predicción con mayor precisión y menor tasa de sesgos.

PUNTOS FUERTES:

• Trabajo interesante que nos acerca al mundo de las nuevas herramientas de algoritmos e inteligencia artificial y a cómo estas facilitan y estandarizan nuestro trabajo diario.

PUNTOS DÉBILES:

• Los autores desarrollan el estudio solo en población coreana de una única institución, por lo que los resultado podrían no se extrapolables a otras poblaciones e incluso otras regiones de Corea.
• Utilizan la edad cronológica como etiqueta para clasificar la edad de las radiografías, pero la maduración esquelética puede variar dentro de la misma edad cronológica.
• El número de bebe, niños pequeños y adolecentes mayores fue escaso, lo cual puede no ser muy representativa en ese rango de edad.

Dra. Rocío Rodríguez Ortega

Editora de la Sección de Radiología Pediátrica (SERPE)