Una herramienta de rayos X con IA transforma la planificación quirúrgica de la escoliosis

Un estudio publicado en PLOS One el 14 de enero revela que un modelo de IA aplicado a la imagen radiográfica podría ayudar a planificar tratamientos sin fusión en pacientes con escoliosis idiopática del adolescente.

Investigadores de la Universidad Drexel, dirigidos por la doctoranda Ausilah Alfraihat, desarrollaron una herramienta de aprendizaje automático para el tethering vertebral anterior (AVBT), un tratamiento quirúrgico mínimamente invasivo aprobado en Estados Unidos en 2019. Esta herramienta de IA podría ayudar a los clínicos a determinar el momento y los parámetros óptimos de la intervención.

El estudio analizó datos de 91 pacientes intervenidos mediante AVBT en el Shriners Children’s Hospital de Filadelfia. A partir de las radiografías y de los datos clínicos asociados, la IA predijo la curvatura final de la columna con un error medio de 6,3 ± 5,6 grados, un margen de error clínicamente aceptable.

Es el primer estudio que aplica IA a datos longitudinales de pacientes sometidos a AVBT, y el modelo se perfila como una herramienta clínica prometedora para mejorar los resultados quirúrgicos.

Más información: https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0296739