Evaluación del desempeño de inteligencia artificial en la clasificación de fracturas del platillo tibial y predicción de mecanismo de acción mediante comparación con reporte de expertos y ChatGPT 4to, mediante estudios radiográficos y tomográficos

Resumen

 Resumen 

Introducción: La inteligencia artificial (IA) ha emergido como herramienta diagnóstica complementaria en traumatología, especialmente en la interpretación de imágenes osteoarticulares complejas. Este estudio evalúa la capacidad de ChatGPT-4 para clasificar fracturas del platillo tibial y predecir su mecanismo de lesión, comparando sus resultados con los de expertos humanos mediante el análisis de estudios radiográficos y tomográficos. 

Material y métodos: Se analizaron seis casos reales de fractura del platillo tibial utilizando radiografías simples (proyecciones anteroposterior y lateral) y tomografía computada (cortes axial, coronal y sagital). ChatGPT-4 clasificó las fracturas según la clasificación de Schatzker y su revisión tridimensional por Kfuri, e identificó el mecanismo lesional estimado. Los resultados se compararon con la clasificación realizada por expertos humanos con experiencia en traumatología ortopédica. 

Resultados: ChatGPT-4 coincidió completamente con los expertos en los seis casos analizados. Identificó correctamente el tipo de fractura y los cuadrantes comprometidos en todos los casos. Además, logró predecir de forma coherente el mecanismo probable de acción lesional para cada fractura, según el patrón radiológico y topografía de los fragmentos. 

Discusión / Conclusión: ChatGPT-4 demostró un desempeño comparable al de expertos humanos en la clasificación de fracturas del platillo tibial, con capacidad adicional para estimar el mecanismo lesional. Su aplicación en contextos clínicos y educativos podría contribuir como herramienta de apoyo a la decisión quirúrgica. 

Nivel de evidencia: Nivel IV