En studie från Ateneo de Manila University har analyserat kostnadseffektiviteten för AI-stödd tolkning av bröst-röntgen vid tuberkulos-screening i rurala hälsocentraler i Filippinerna. Forskarna, Harold Henrison Chiu, Bryan Christopher Lao och Gloanne C. Adolor, använde en beslutsanalysmodell för en hypotetisk årlig kohort på 1 000 misstänkta TB-fall. Modellen beräknade kostnader och resultat över fem år, inklusive AI-programvara, drift, radiologavgifter och bekräftande GeneXpert-tester.

Resultatet visar att AI-assisterad tolkning skulle kosta ca Php 877 330 per år (≈ Php 877 per person), jämfört med Php 1,14 miljon för manuell tolkning (≈ Php 1 142 per person). AI-strategin var således billigare i modellen, men fördelarna minskar om manuella läsavgifter sänks eller lokala diagnostiska prestanda används – då blir AI fortfarande mer effektiv men inte nödvändigtvis kostnadsbesparande.

Forskarna betonar att AI:s värde ligger i att möjliggöra expertstöd i områden med brist på radiologer, förutsatt att tekniken integreras med portabla digitala röntgenapparater och fungerar med begränsad uppkoppling. De föreslår pilotprojekt i utsatta rurala enheter, med lokal validering, kvalitetssäkring och budgetuppföljning innan eventuell bredare implementering.