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. 2022 Mar 23:46:e20.
doi: 10.26633/RPSP.2022.20. eCollection 2022.

[Feasibility of using artificial intelligence for screening COVID-19 patients in ParaguayViabilidade do uso de inteligência artificial na triagem de pacientes com COVID-19 no Paraguai]

[Article in Spanish]
Pedro Galván  1 , José Fusillo  2 , Felipe González  2 , Oraldo Vukujevic  2 , Luciano Recalde  1 , Ronald Rivas  1 , José Ortellado  2 , Juan Portillo  2 , Julio Borba  2 , Enrique Hilario  3
Affiliations

[Feasibility of using artificial intelligence for screening COVID-19 patients in ParaguayViabilidade do uso de inteligência artificial na triagem de pacientes com COVID-19 no Paraguai]

[Article in Spanish]
Pedro Galván et al. Rev Panam Salud Publica. .

Abstract
in English, Spanish, Portuguese

Objective: Study the feasibility of using artificial intelligence as a sensitive and specific method for COVID-19 screening in patients with respiratory conditions, using chest CT scan images and a telemedicine platform.

Methods: From March 2020 to June 2021, the authors conducted an observational descriptive multicenter feasibility study based on artificial intelligence (AI) for COVID-19 screening using chest images of patients with respiratory conditions who presented at public hospitals. The AI platform was used to diagnose chest CT scan images; this was then compared with molecular diagnosis (RT-PCR) to determine whether they matched and to analyze the feasibility of AI for screening patients with suspected COVID-19. A telemedicine platform was used to send images and diagnostic results.

Results: Screening of 3 514 patients with a suspected COVID-19 diagnosis was performed in 14 hospitals around the country. Most patients were aged 27 to 59 years, followed by those over 60. The average age was 48.6 years; 52.8% were male. The most frequent findings were severe pneumonia, bilateral pneumonia with pleural effusion, bilateral pulmonary emphysema, and diffuse ground glass opacity, among others. There was an average of 93% matching and 7% mismatching between images analyzed by AI and RT-PCR. Sensitivity and specificity of the AI system, obtained by comparing AI and RT-PCR screening results, were 93% and 80% respectively.

Conclusions: The use of sensitive and specific AI for stratified rapid detection of COVID-19 in patients with respiratory conditions by using chest CT scan images and a telemedicine platform in public hospitals in Paraguay is feasible.

Objetivo.: Estudiar la factibilidad de utilización de la inteligencia artificial como método sensible y específico para el cribado de COVID-19 en pacientes con afecciones respiratorias empleando imágenes de tórax obtenidas con tomógrafo y una plataforma de telemedicina.

Métodos.: Entre marzo del 2020 y junio del 2021 se realizó un estudio observacional descriptivo multicéntrico de factibilidad basada en inteligencia artificial (IA) para el cribado de COVID-19 en imágenes de tórax de pacientes con afecciones respiratorias que acudieron a hospitales públicos. El diagnóstico de las imágenes tomográficas de tórax se realizó a través de la plataforma de IA; luego, se comparó con el diagnóstico molecular (RT-PCR) para determinar la concordancia entre ambos y analizar su factibilidad para el cribado de pacientes con sospecha de COVID-19. Las imágenes y los resultados diagnóstico se enviaron a través de una plataforma de telemedicina.

Resultados.: Se realizó el cribado de 3 514 pacientes con sospecha diagnóstica de COVID-19, en 14 hospitales a nivel nacional. La mayoría de los pacientes tenían entre 27 y 59 años, seguidos por los mayores de 60 años. La edad promedio fue de 48,6 años; el 52,8% eran de sexo masculino. Los hallazgos más frecuentes fueron neumonía grave, neumonía bilateral con derrame pleural, enfisema pulmonar bilateral y opacidad difusa en vidrio esmerilado, entre otros. Se determinó un promedio de 93% de concordancia y 7% de discordancia entre las imágenes analizadas mediante IA y la RT-PCR. La sensibilidad y especificidad del sistema de IA, obtenidas comparando el resultado del cribado obtenido por IA con la RT-PCR, fueron de 93% y 80% respectivamente.

Conclusiones.: Es viable la utilización de IA sensible y específica para la detección rápida estratificada de COVID-19 en pacientes con afecciones respiratorias utilizando imágenes obtenidas mediante tomografía de tórax y una plataforma de telemedicina en los hospitales públicos de Paraguay.

Objetivo: Examinar a viabilidade do uso de inteligência artificial como um método sensível e específico de triagem de COVID-19 em pacientes com afecções respiratórias, empregando imagens obtidas por exame de tomografia do tórax e uma plataforma de telemedicina.

Métodos: Entre março de 2020 e junho de 2021, foi realizado um estudo observacional descritivo multicêntrico sobre a viabilidade do uso de inteligência artificial (IA) para a triagem de COVID-19, empregando imagens do tórax de pacientes com afecções respiratórias atendidos em hospitais da rede pública. O diagnóstico das imagens obtidas em tomografia do tórax foi realizado por meio de uma plataforma de IA e, em seguida, cotejado com o diagnóstico molecular (RT-PCR) para determinar a concordância entre os métodos utilizados e analisar a viabilidade deste processo para a triagem de pacientes com suspeita de COVID-19. As imagens e os resultados do exame diagnóstico foram disponibilizados em uma plataforma de telemedicina.

Resultados: Foi realizada a triagem de 3 514 pacientes com suspeita de COVID-19 atendidos em 14 hospitais de todo o país. Os pacientes, na sua maioria, tinham entre 27 e 59 anos de idade ou pertenciam à faixa etária acima de 60 anos, com média de idade de 48,6 anos, sendo que 52,8% eram do sexo masculino. Os achados mais comuns foram pneumonia grave, pneumonia bilateral com derrame pleural, enfisema pulmonar bilateral e opacidade difusa em vidro fosco, entre outros. Verificou-se, em média, 93% de concordância e 7% de discordância entre as imagens analisadas com uso de IA e os resultados do exame de RT-PCR, com uma sensibilidade de 93% e especificidade de 80% desse sistema de triagem.

Conclusões: Demonstrou-se que o uso de um sistema de IA sensível e específico é viável nos hospitais públicos do Paraguai para a detecção rápida estratificada de COVID-19 em pacientes com afecções respiratórias, empregando imagens de exame de tomografia do tórax e uma plataforma de telemedicina.

Keywords: COVID-19; Paraguay; Screening; artificial intelligence; digital technology; telediagnostics; telemedicine.

PubMed Disclaimer

Figures

FIGURA 1.
FIGURA 1.. Grupos etarios de pacientes con afecciones respiratorias tamizados mediante imágenes radiológicas evaluadas con inteligencia artificial para la COVID-19 (n = 3514)
FIGURA 2.
FIGURA 2.. Resultados del tamizaje de afecciones respiratorias por imágenes radiológicas compatibles con COVID-19 evaluadas con inteligencia artificial en cuatro rangos de probabilidades (n = 3514)
FIGURA 3.
FIGURA 3.. Definición de los casos de diagnósticos con probabilidad “cero” o “indefinido” obtenidos de la imágenes radiológicas evaluadas mediante inteligencia artificial para la COVID-19 (n = 394)
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References

    1. Wu Z, McGoogan JM. Characteristics of and important lessons from the coronavirus disease 2019 (COVID-19) outbreak in China: summary of a report of 72 314 cases from the Chinese Center for Disease Control and Prevention. JAMA. 2020;323(13):1239–1242. - PubMed
    2. 1. Wu Z, McGoogan JM. Characteristics of and important lessons from the coronavirus disease 2019 (COVID-19) outbreak in China: summary of a report of 72 314 cases from the Chinese Center for Disease Control and Prevention. JAMA. 2020;323(13):1239-1242. - PubMed
    1. Ministerio de Salud de Italia . Roma: Ministerio de Salud; 2021. [Acceso el 30 de agosto del 2021]. Nuovo coronavirus: cosa c’è da sapere. Disponible en: http://www.salute.gov.it/portale/documentazione/p6_2_8.jsp?lingua=​italian.
    2. 2. Ministerio de Salud de Italia. Nuovo coronavirus: cosa c’è da sapere. Roma: Ministerio de Salud; 2021. Disponible en: http://www.salute.gov.it/portale/documentazione/p6_2_8.jsp?lingua=​italiano Acceso el 30 de agosto del 2021.
    1. Organización Mundial de la Salud . Ginebra: OMS; 2020. [Acceso el 30 de agosto de 2020]. Critical preparedness, readiness, and response actions for COVID-19: interim guidance 7 March 2020. Disponible en: https://apps.who.int/iris/handle/10665/33142.
    2. 3. Organización Mundial de la Salud. Critical preparedness, readiness, and response actions for COVID-19: interim guidance, 7 March 2020. Ginebra: OMS; 2020. Disponible en: https://apps.who.int/iris/handle/10665/331422 Acceso el 30 de agosto de 2020.
    1. Organización Mundial de la Salud . Ginebra: OMS; 2019. [Acceso el 30 de agosto del 2021]. EMT year in review 2018: emergency medical teams initiative. Disponible en: https://apps.who.int/iris/handle/10665/32599.
    2. 4. Organización Mundial de la Salud. EMT year in review 2018: emergency medical teams initiative. Ginebra: OMS; 2019. Disponible en: https://apps.who.int/iris/handle/10665/325997 Acceso el 30 de agosto del 2021.
    1. Organización Mundial de la Salud . Ginebra: OMS; 2020. [Acceso el 30 de agosto del 2021]. Considerations for quarantine of individuals in the context of containment for coronavirus disease (COVID-19): interim guidance, 19 March 2020. Disponible en: https://apps.who.int/iris/handle/10665/33149.
    2. 5. Organización Mundial de la Salud. Considerations for quarantine of individuals in the context of containment for coronavirus disease (COVID-19): interim guidance, 19 March 2020. Ginebra: OMS; 2020. Disponible en: https://apps.who.int/iris/handle/10665/331497 Acceso el 30 de agosto del 2021.

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