Sistema de inteligencia artificial para predecir la densidad mineral ósea a partir de rayos X normales

Área de la Ciencia:

• Radiología e imágenes médicas
• Inteligencia artificial en el cuidado de la salud
• Salud ósea y investigación de la osteoporosis

Sus antecedentes:

• La absorptiometría de rayos X de doble energía (DXA) es el estándar de oro para la evaluación de la densidad mineral ósea, pero tiene una disponibilidad limitada en entornos con pocos recursos.
• El diagnóstico de la osteoporosis y la predicción del riesgo de fracturas son cruciales para la salud pública, pero los métodos actuales se enfrentan a desafíos de accesibilidad.
• Las radiografías estándar están ampliamente disponibles y podrían aprovecharse para evaluar la salud ósea.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y validar un sistema de inteligencia artificial (IA) para la estimación de la densidad mineral ósea a partir de imágenes de rayos X estándar.
• Evaluar la precisión del sistema de IA en la predicción de la densidad ósea en comparación con el DXA.
• Evaluar la eficacia del sistema de IA en la identificación de personas con alto riesgo de fracturas.

Principales métodos:

• Se utilizaron datos del Estudio de Osteoporosis de Vietnam, incluyendo 7060 radiografías digitales (pelvis y columna vertebral) y mediciones de DXA de 3783 participantes.
• Desarrolló un conjunto de siete modelos de aprendizaje profundo para analizar radiografías y predecir la densidad mineral ósea, denominada "xBMD".
• BMD correlacionado predicho por IA (xBMD) con BMD medido por DXA utilizando los coeficientes de correlación de Pearson y precisión de predicción del riesgo de fractura evaluada utilizando el análisis ROC.

Principales resultados:

• El sistema de IA (xBMD) mostró fuertes correlaciones con la aBMD medida por DXA: r = 0,90 en el cuello femoral y r = 0,87 en la columna lumbar.
• Se observó una alta precisión en la identificación de individuos con alto riesgo de fracturas de cadera, con valores de AUC de 0,96 (cuello femoral) y 0,97 (columna lumbar).
• El rendimiento de la IA se mantuvo consistente en diversos grupos de edad y géneros.

Conclusiones:

• La IA puede predecir con precisión la densidad mineral ósea a partir de radiografías estándar, lo que demuestra fuertes correlaciones con la DXA.
• El sistema de IA desarrollado identifica efectivamente a las personas con alto riesgo de fracturas, mostrando altos valores de AUC.
• Esta tecnología de IA ofrece una alternativa potencial, eficiente y accesible al DXA para el cribado de la osteoporosis, particularmente en entornos con recursos limitados.