Enlaces transversales de Book para 4.1 Considerations in selecting and using CAD for screening in TB programmes
Las tecnologías de DAC para la lectura automatizada de la radiografía de tórax digital en la detección de la TB ofrecen una solución prometedora a los países con una carga alta de TB; sin embargo, escoger el producto adecuado para un entorno dado puede ser complejo. Al escoger un producto de DAC, los programas de TB y los responsables de su aplicación deben tener en cuenta múltiples aspectos de la tecnología y su interconexión con la infraestructura disponible, que incluyen:
- la aprobación regulatoria nacional e internacional de los productos;
- la exactitud del producto para detectar imágenes anormales indicativas de TB;
- las necesidades para ejecutar el programa de DAC, entre ellos:
- el programa informático y el equipo físico necesarios. La mayoría, aunque no todos los productos de DAC, se pueden ejecutar en cualquier plataforma de radiografía digital. Esta consideración debe comportar opciones de integración con los sistemas existentes y antiguos.
- la conectividad a Internet necesaria para ejecutar el programa. El despliegue en línea es el método más común de ejecución, pero el acceso a una conexión estable a Internet puede ser difícil. El funcionamiento de los programas de DAC “alojados en la nube” necesita una conexión a Internet estable y la mayoría de los programadores ofrece soluciones sin conexión, pero el costo puede variar;
- el costo de funcionamiento de la DAC. Los planes de precios de los programas de DAC varían de manera considerable según factores como los costos agrupados (si el equipo físico se comprará con los componentes lógicos), los costos de instalación y configuración y los costos de lectura. Cada lectura automatizada puede tener un precio por radiografía (en general por volumen) o estructurarse como un precio fijo para uso ilimitado durante un tiempo determinado. También se deben considerar los costos de mantenimiento;
- la protección y la privacidad de los datos. En el despliegue en línea, el uso de servidores comerciales en la nube es la función predeterminada. Sin embargo, los países se preocupan cada vez más por la privacidad y solicitan que se establezcan servidores al interior de sus propias fronteras. Se podrían configurar servidores locales o en el país, pero con un costo adicional. Cuando las radiografías de tórax se analizan en servidores comerciales en la nube, es necesario anonimizar las imágenes antes de cargarlas. La mayoría de las soluciones de DAC incluyen una herramienta de anonimización.
El mercado de productos de DAC de la TB está en constante evolución y expansión, y casi todos los días se ofrecen versiones nuevas de los productos y surgen empresas nuevas. FIND y la Alianza Alto a la Tuberculosis crearon conjuntamente un repositorio de datos en línea sobre los productos de DAC que están disponibles en el mercado actual y sus características principales descritas arriba, a partir de los resultados de encuestas a programadores; se puede consultar en https://www.ai4hlth. org/. El objetivo de esta base de datos de acceso libre y actualizada regularmente es permitir que los programadores se mantengan al tanto sobre el panorama de la inteligencia artificial que cambia con rapidez.
La integración eficaz de los productos de DAC en el tamizaje y triaje habituales de la TB requiere la definición de un umbral apropiado que se aplicará para señalar una detección positiva y desencadenar la evaluación diagnóstica complementaria de la TB. Dado que los umbrales de estos productos no son estáticos, no están armonizados en todos los programas informáticos ni incluso en versiones diferentes del mismo programa, es indispensable que el usuario determine la puntuación de las imágenes anormales o el umbral más adecuado en su entorno y tipo de utilización, por encima del cual se realizaría una prueba de diagnóstico confirmatoria. Definir el umbral ideal para cada uso de la DAC exige decisiones sobre las metas y los costos aceptables del tamizaje. Al igual que con otras herramientas de tamizaje, la definición del umbral implica encontrar un equilibrio inherente; los umbrales más bajos maximizarán la sensibilidad de la herramienta para detectar pacientes con TB en la población que se está examinando, pero implicarán costos adicionales para las pruebas de diagnóstico, debido a una disminución de la especificidad. Los umbrales más altos reducirán el volumen y, por lo tanto, los costos de las pruebas de diagnóstico y es probable que dirijan la detección de casos hacia los casos más graves, pero su menor sensibilidad tendrá como consecuencia la omisión de casos (figura 4.1).
La DAC se puede integrar en el tamizaje o triaje de la TB cuando no se cuenta con evaluadores humanos o se puede utilizar con evaluadores capacitados con el objeto de disminuir la carga de trabajo.
- La DAC se puede utilizar en el tamizaje inicial y todo resultado anormal se deriva a un evaluador humano que define la interpretación final.
- La DAC se puede utilizar en el tamizaje inicial, con verificación de una proporción de todos los resultados por un evaluador humano (p. ej., todos los resultados anormales y 10% de los resultados normales de la detección automática).
- La DAC puede reemplazar de un todo el evaluador humano, con derivación de los resultados anormales para evaluación diagnóstica.
- La DAC y la interpretación humana se pueden realizar en paralelo y derivar todas las lecturas anormales con cualquiera de los métodos para evaluación diagnóstica.
Es probable que, en términos de la sensibilidad y especificidad de un umbral específico, el desempeño de la DAC dependa de las características epidemiológicas de la TB y de grupos como las personas con infección por el VIH y las personas mayores. Los umbrales mínimos también difieren notablemente según el producto de DAC e incluso en versiones diferentes del mismo programa. Por lo tanto, la determinación adecuada de los umbrales en función de las realidades locales forma parte integral de la configuración y el uso de la DAC y exige que los programas de TB consideren la finalidad general de la detección automatizada en los algoritmos de detección y diagnóstico de la TB.