La tuberculosi continua sent un problema de salut pública greu a Filipines, amb prop de 739.000 casos nous el 2024 —un 6,8% de tots els casos del món, segons l'Organització Mundial de la Salut—, i moltes zones rurals no tenen prou radiòlegs per interpretar amb rapidesa les radiografies de tòrax que permeten detectar-la. Els pacients d'aquestes zones sovint han d'esperar dies o setmanes per obtenir una lectura experta, amb el cost i les visites perdudes que això comporta.
Un equip de la Universitat Ateneo de Manila, format per Harold Henrison Chiu, Bryan Christopher Lao i Gloanne C. Adolor, ha construït un model de decisió econòmica per comparar el cost i l'eficàcia de la interpretació assistida per IA de les radiografies de tòrax davant de la lectura manual, en un escenari amb una cohort anual teòrica de 1.000 pacients amb sospita de tuberculosi en centres rurals, seguits durant cinc anys i amb confirmació posterior mitjançant la prova GeneXpert. L'estudi, publicat a la revista BMC Health Services Research, calcula que la interpretació amb IA costaria uns 877.330 pesos filipins l'any per a aquesta cohort (uns 877 pesos per pacient), davant dels 1,14 milions de pesos (uns 1.142 per pacient) de la lectura manual, mantenint una eficàcia diagnòstica igual o superior en el model principal.
La xifra suggereix que, en context de recursos limitats, l'ajuda de la IA en la lectura d'imatges no és només una qüestió de rapidesa sinó també d'estalvi, un argument especialment rellevant per a sistemes sanitaris que no es poden permetre ampliar la plantilla de radiòlegs a curt termini. Els autors recomanen començar amb programes pilot en unitats sanitàries rurals desateses, amb validació local i seguiment de la qualitat, abans de plantejar-ne una adopció més àmplia.
Els mateixos investigadors adverteixen que els resultats es basen en una «cohort teòrica i en supòsits sobre costos i precisió diagnòstica», no en dades recollides directament sobre el terreny, i que calen proves de confirmació abans d'estendre la conclusió a tot el país. En alguns supòsits alternatius de cost local, a més, la IA es manté més eficaç però no sempre resulta ser l'opció més barata, de manera que el resultat depèn força del context concret de cada centre.