Una nueva herramienta de Inteligencia Artificial desarrollada por investigadores del Centro Médico Cedars-Sinaí puede medir con precisión los depósitos de placa en las arterias coronarias y predecir el riesgo de que un paciente sufra un infarto en un plazo de cinco años.
La herramienta necesita una mayor validación antes de ser desplegada en las clínicas, pero promete lograr automáticamente en segundos lo que hasta ahora ha llevado a los expertos experimentados hasta 30 minutos.
La angiografía por tomografía computarizada (ATC) es una de las mejores herramientas de que disponen actualmente los médicos para evaluar a los pacientes con enfermedades cardíacas. Recientemente se ha descubierto que la imagen de la ATC de los depósitos de placa en las arterias coronarias es la mejor manera de predecir la probabilidad de que un paciente sufra un ataque al corazón en un futuro próximo.
A menudo no se mide la placa coronaria porque no hay una forma totalmente automatizada de hacerlo.
Cuando se mide, un experto tarda al menos entre 25 y 30 minutos, pero ahora podemos utilizar este programa para cuantificar la placa a partir de imágenes de ATC en cinco o seis segundos.
Damini Dey, Instituto de Investigación de Imágenes Biomédicas del Cedars-Sinai.
Para desarrollar la herramienta, los investigadores primero entrenaron un algoritmo para reconocer los depósitos de placa usando un conjunto de datos de imágenes de ATC de 921 pacientes. A continuación, la herramienta fue validada en un conjunto de imágenes de prueba de varios cientos de pacientes, con resultados que coincidían casi por completo con los de los lectores humanos expertos.
A continuación, los investigadores examinaron la capacidad de la herramienta para predecir futuros infartos. Tras establecer una serie de umbrales de volumen de placa para que la herramienta funcionara, los investigadores descubrieron que podía estratificar con precisión a los pacientes en dos categorías: los que tenían un riesgo alto y los que tenían un riesgo bajo de sufrir un infarto en los cinco años siguientes a la obtención de imágenes de ATC.
Nuestro estudio representa la primera validación de un enfoque de aprendizaje profundo para la cuantificación aterosclerótica a partir de la ATC utilizando estándares de referencia invasivos, y es la primera demostración del valor predictivo de las mediciones de la placa basadas en el aprendizaje profundo para el riesgo de eventos cardíacos.
Damini Dey
Es ciertamente una etapa inicial para esta tecnología, así que no espere encontrar médicos con IA que le den consejos sobre la salud del corazón en un futuro próximo. Se necesitarán estudios más amplios para entrenar mejor los algoritmos en diversas poblaciones de pacientes. E incluso cuando la tecnología esté optimizada, seguirán existiendo importantes obstáculos para el acceso de los pacientes, ya que las imágenes de ATC no son un método de diagnóstico barato o de fácil acceso.
No obstante, el nuevo estudio es una emocionante demostración del posible futuro de la medicina. Un futuro en el que las herramientas de IA pueden analizar rápidamente las imágenes de diagnóstico para ofrecer a los pacientes informes de riesgo inmediatos. Dey es optimista respecto a que este tipo de herramientas de IA podrían implementarse en los flujos de trabajo clínicos actuales para ayudar a informar las decisiones de tratamiento tomadas por médicos y pacientes.
Se necesitan más estudios, pero es posible que podamos predecir si una persona tiene probabilidades de sufrir un ataque al corazón, y en qué momento, basándonos en la cantidad y la composición de la placa obtenida con esta prueba estándar.
Damini Dey
Más información: www.thelancet.com (texto en inglés).
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