HERRAMIENTA DE INTELIGENCIA
ARTIFICIAL PODRIA
AYUDAR A PREDECIR LOS
ATAQUES CARDIACOS
*Científicos de Cedars-Sinai desarrollaron un
algoritmo de IA (Inteligencia Artificial) para medir la acumulación de placa
coronaria
Investigadores
de Cedars-Sinai han creado una herramienta habilitada por inteligencia
artificial que puede facilitar la predicción de si una persona sufrirá un
ataque al corazón.
La
herramienta, descrita en The Lancet Digital Health, predijo con precisión qué
pacientes experimentarían un ataque cardíaco en cinco años según la cantidad y
composición de la placa en las arterias que suministran sangre al corazón.
La
acumulación de placa puede causar que las arterias se estrechen, lo que
dificulta que la sangre llegue al corazón, lo que aumenta la probabilidad de un
ataque al corazón.
Una
prueba médica llamada angiografía por tomografía computarizada coronaria (CTA,
por sus siglas en inglés) toma imágenes en 3D del corazón y las arterias, esta
prueba puede dar a los médicos una estimación de cuánto se han estrechado las
arterias de un paciente.
Sin
embargo, hasta ahora no hay una forma sencilla, automatizada y rápida de medir
la placa visible en las imágenes de la CTA.
"La
placa coronaria a menudo no se mide porque no hay una forma completamente
automatizada de hacerlo", comentó la doctora Damini Dey, PhD, directora
del laboratorio de análisis de imágenes cuantitativas en el Instituto de
Investigación de Imágenes Biomédicas en Cedars-Sinai y autora principal del
estudio. “Cuando se mide, a un experto le toma al menos de 25 a 30 minutos,
pero ahora podemos usar este programa para cuantificar la placa a partir de
imágenes de CTA en cinco a seis segundos”.
Dey
y sus colegas analizaron imágenes de CTA de 1196 personas que se sometieron a
una CTA coronaria en 11 sitios en Australia, Alemania, Japón, Escocia y los
Estados Unidos.
Los
investigadores entrenaron el algoritmo de IA para medir la placa haciendo que
aprendiera de imágenes coronarias de CTA, de 921 personas, que ya habían sido
analizadas por médicos calificados.
El
algoritmo funciona delineando primero las arterias coronarias en imágenes 3D y
luego identificando los depósitos de sangre y placa dentro de las arterias
coronarias. Los investigadores encontraron que las medidas de la herramienta se
correspondían con las cantidades de placa observadas en las CTA coronarias.
También
compararon los resultados con imágenes tomadas por dos pruebas invasivas
consideradas muy precisas para evaluar la placa y el estrechamiento de la
arteria coronaria: ultrasonido intravascular y angiografía coronaria basada en
catéter.
Finalmente,
los investigadores descubrieron que las mediciones realizadas por el algoritmo
de IA a partir de imágenes de CTA predijeron con precisión el riesgo de ataque
cardíaco en un plazo de cinco años para mil 611 personas que formaban parte de
un ensayo multicéntrico llamado ensayo SCOT-HEART.
"Se
necesitan más estudios, pero es posible que podamos predecir si es probable que
una persona sufra un ataque cardíaco y en qué momento, según la cantidad y la
composición de la placa observada con esta prueba estándar", dijo Dey,
quien también es profesora de Ciencias Biomédicas en Cedars-Sinai.
Dey
y sus colegas continúan estudiando qué tan bien su algoritmo de IA cuantifica
los depósitos de placa en pacientes que se someten a una CTA coronaria.
Financiamiento:
El estudio fue financiado por el Instituto Nacional del Corazón, los Pulmones y
la Sangre con el número de adjudicación 1R01HL148787-01A1.