Cu ajutorul ecografiei pulmonare, inteligență artificială depășește experții umani în diagnosticarea tuberculozei

Un nou studiu prezentat la ESCMID Global 2025 anunță un progres remarcabil în detectarea rapidă a tuberculozei pulmonare (TBC). O aplicație AI bazată pe interpretarea ultrasonografiei pulmonare – ULTR-AI suite – a demonstrat o acuratețe superioară experților umani cu 9%, depășind criteriile Organizației Mondiale a Sănătății (OMS) referitoare la testele de triere a tuberculozei.
Tuberculoza (TBC) rămâne o problemă majoră de sănătate publică, mai ales în țările cu resurse limitate, unde există un acces redus la dispozitive imagistice convenționale și lipsa specialiștilor radiologi. În plus, strategia OMS “End TB” subliniază că diagnosticarea și inițierea rapidă a tratamentului sunt cruciale, dar mulți pacienți se pierd în etapele de diagnostic, inclusiv din cauza costurilor și infrastructurii deficitare.

Context și obiective

• Creșterea TBC la nivel global: Ratele de TBC au crescut cu 4,6% între 2020 și 2023, subliniind necesitatea unor metode de diagnostic mai eficiente.
• Provocări curente: Utilizarea radiografiei toracice necesită echipament costisitor și implică personal calificat (radiologi) – ambele neajunsuri fiind des întâlnite în regiunile afectate de TBC.
• Soluția propusă: ULTR-AI suite, o abordare care folosește ecografia pulmonară printr-un dispozitiv portabil (conectat la un smartphone) și algoritmi de deep learning pentru a detecta semne subtile de TBC direct la punctul de îngrijire (point-of-care), înlocuind astfel nevoia de probe de spută și asigurând rezultate imediate.

Metodologie

• Design: Studiul a fost realizat într-un centru medical terțiar din Benin, Africa de Vest.
• Populația: 504 pacienți (post-excluderi), dintre care 192 (38%) cu TBC pulmonară confirmată. Aproximativ 15% erau HIV-pozitivi și 13% aveau antecedente de TBC.
• Procedura:

• Ecografia pulmonară standard, cu scanare la 14 zone toracice.
• Imaginile analizate de experți umani și, simultan, de ULTR-AI suite.
• Singurul test de referință („standandul de aur”) pentru TBC a fost sputum MTB Xpert Ultra.

• Algoritmii:

• ULTR-AI (signs) recunoaște tiparele de ecografie așa cum ar face-o un expert.
• ULTR-AI (predict) anticipează TBC direct din semnalele ecografice.
• ULTR-AI (max) integrează scorurile maxime, optimizând acuratețea.

Rezultate principale

• Performanță diagnostica:

• ULTR-AI (max) a demonstrat o sensibilitate de 93% și o specificitate de 81%, rezultând o AUROC de 0,93 (CI 0,92–0,95).
• Aceste valori depășesc criteriile OMS (≥90% sensibilitate și ≥70% specificitate) pentru testele de triere TBC fără spută.

• Comparativ cu experții umani: Modelul AI a surclasat interpretarea umană cu un plus de 9% în acuratețe.
• Aplicație practică:

• Permite interpretarea în timp real a imaginilor, folosind doar un smartphone și o sondă ultrasonică portabilă.
• Poate fi utilizat de către personal medical cu instruire minimă, oferind rezultate instant, deci reducând abandonul pacienților în procesul diagnostic.

Discuții și implicații

• Triaj îmbunătățit: Prin combinarea tehnologiei smartphone + algoritmi deep learning, se reduce dependența de radiografiile toracice și de infrastructura costisitoare.
• Accesibilitate crescută: Dispozitivele ecografice portabile și AI pot fi implementate în zone rurale și în țări cu povară ridicată TBC, unde lipsesc radiologi calificați.
• Diagnostic mai rapid: Faptul că ULTR-AI generează instant scorul de risc TBC în timpul examinării ecografice scurtează dramatic timpul până la inițierea tratamentului, scăzând riscul ca bolnavii să fie pierduți în urmărire.
• Sensibilitatea la semne subtile: Algoritmul detectează semne ecografice cunoscute (consolidări mari, linii interstițiale) și trăsături suplimentare, invizibile ochiului uman (ex. mici leziuni pleurale).

Concluzii și direcții viitoare

Studiul demonstrează fezabilitatea și superioritatea unui sistem AI – ULTR-AI suite – în diagnosticarea TBC pulmonare pe baza ecografiei pulmonare. Acesta poate juca un rol crucial în:

• Reducerea costurilor și a complexității logistice asociate radiografiei toracice.
• Creșterea accesului la depistarea TBC în zone defavorizate.
• Îmbunătățirea aderenței la diagnostic prin rezultate instantanee, scăzând pierderile de pacienți.

Următoarele studii vor evalua stabilitatea algoritmilor ULTR-AI pentru populații mai mari și variate și vor investiga integrarea sa în dispozitive mobile end-to-end, inclusiv aspecte precum viabilitatea economică și ușurința de implementare la scară.

Mesaj-cheie: Ecografia pulmonară cu suport AI de ultimă generație oferă un mod rapid, non-invaziv și fără spută pentru trierea TBC, făcând un pas semnificativ către obiectivul OMS de eradicare a tuberculozei la nivel global.