Rendimiento diagnóstico de algoritmos de inteligencia artificial para detección de compromiso pulmonar por COVID-19 basados en radiografía portátil / Diagnostic performance of artificial intelligence algorithms for detection of pulmonary involvement by COVID-19 based on portable radiography

Introducción y objetivo: Evaluar el rendimiento diagnóstico de diferentes algoritmos de inteligencia artificial (IA) para la identificación de compromiso pulmonar por SARS-CoV-2 basados en radiografía (Rx) de tórax portátil.Material y métodoEstudio observacional prospectivo que incluyó pacientes ingresados por sospecha de infección por COVID-19 en un hospital universitario entre julio y noviembre de 2020. El patrón de referencia de compromiso pulmonar por SARS-CoV-2 comprendió una PCR positiva y síntomas respiratorios bajos.ResultadosSe incluyeron 493 pacientes, 140 (28%) con PCR positiva y 32 (7%) con neumonía por SARS-CoV-2. El algoritmo AI-B tuvo el mejor rendimiento diagnóstico (áreas bajo la curva ROC AI-B 0,73 vs. AI-A 0,51 vs. AI-C 0,57). Utilizando un umbral de detección superior al 55%. AI-B presentó mayor precisión que el especialista (área bajo la curva de 0,68 [IC 95%: 0,64-0,72] vs. 0,54 [IC 95%: 0,49-0,59]).ConclusiónLos algoritmos de IA basados en Rx portátiles permiten una precisión diagnóstica comparable a la humana para la detección de compromiso pulmonar por SARS-CoV-2. (AU)

Introduction and objectives: To evaluate the diagnostic performance of different artificial intelligence (AI) algorithms for the identification of pulmonary involvement by SARS-CoV-2 based on portable chest radiography (RX).Material and methodsProspective observational study that included patients admitted for suspected COVID-19 infection in a university hospital between July and November 2020. The reference standard of pulmonary involvement by SARS-CoV-2 comprised a positive PCR test and low-tract respiratory symptoms.Results493 patients were included, 140 (28%) with positive PCR and 32 (7%) with SARS-CoV-2 pneumonia. The AI-B algorithm had the best diagnostic performance (areas under the ROC curve AI-B 0.73, vs. AI-A 0.51, vs. AI-C 0.57). Using a detection threshold greater than 55%, AI-B had greater diagnostic performance than the specialist [(area under the curve of 0.68 (95% CI 0.64-0.72), vs. 0.54 (95% CI 0.49-0.59)].ConclusionAI algorithms based on portable RX enabled a diagnostic performance comparable to human assessment for the detection of SARS-CoV-2 lung involvement. (AU)

Coronavirus: experiencia en el departamento de imágenes de un hospital universitario / Coronavirus: Experience in the radiology department of an university hospital

Resumen Objetivo: Dar a conocer la experiencia en nuestro departamento de imágenes y presentar los hallazgos de radiografía (Rx) y tomografía computada (TC) que hemos observado en nuestra serie de casos con diagnóstico confirmado de COVID-19. Método: Estudio retrospectivo analítico de los hallazgos de Rx y TC en una serie de pacientes que asistieron al servicio de urgencias por sospecha de COVID-19 en los hospitales universitarios dependientes de nuestra institución en el periodo comprendido entre el 1 de marzo y el 31 de mayo de 2020. Resultados: En el período de estudio se detectaron 127 casos de COVID-19 positivos en nuestra institución. A 57 (45%) de ellos se les realizó Rx. En 46 (80%) de ellas no mostraron hallazgos patológicos. En 8 (14%) pacientes se observaron opacidades parcheadas en vidrio esmerilado y en 3 (5%) en asociación con consolidaciones. La distribución fue predominantemente bilateral y en los lóbulos inferiores. A 11 pacientes se les realizó TC de tórax y 9 (81%) manifestaron infiltrados en vidrio esmerilado, mostrando preferencia por las áreas periféricas y los lóbulos superiores, asociándose a consolidaciones en 4 (36%) casos. Un paciente (9%) presentó patrón en empedrado y otros 2 mostraron opacidades (18%) redondeadas en vidrio esmerilado. Dos pacientes (18%) no tuvieron hallazgos patológicos. Como hallazgos atípicos, se evidenció derrame pleural en 2 pacientes (18%) y neumotórax en uno (9%) en uno de ellos. Conclusiones: Nuestra experiencia demostró como características frecuentes la presencia de opacidades parcheadas en vidrio esmerilado y consolidaciones parcheados de distribución predominantemente en los lóbulos inferiores.

Abstract Objective: To show the experience in our radiology department at X-ray and computed tomography (CT) imaging findings in patients with confirmed COVID-19. Method: Retrospective analytical study of the radiological findings on X-ray and CT on a series of patients who attended the emergency department on suspicion of COVID-19 at university hospitals dependent of our institution in the period between March 1 and May 31, 2020. Results: During the study period, 127 cases of COVID-19 were detected in our institution. X-rays were performed in 57 (45%) of them, 46 (80%) of which did not show pathological findings. In total, 8 (14%)manifested as patchy ground glass opacities, and 3 (5%), in association with consolidations. The distribution was predominantly bilateral and in the lower lobes. Eleven patients underwent chest CT, 9 (81%) of these showed ground glass opacities, showing a preference for peripheral areas and upper lobes, associated with consolidations in 4 (36%) of them. One patient (9%) presented crazy paving and 2 rounded (18%) ground glass opacities. Two patients (18%) showed no pathological findings. As atypical findings, pleural effusion was evident in two (18%) patients, and pneumothorax, in one (9%). Conclusions: Our experience demonstrated the presence of patchy ground glass opacities and patchy consolidative opacities predominantly in the lower lobes as frequent features.