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Herramienta de IA utiliza tomografías computarizadas para identificar pacientes en riesgo de flujo sanguíneo reducido al corazón

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 25 Nov 2022
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Imagen: La herramienta de IA predice un flujo sanguíneo reducido al corazón (Fotografía cortesía de Pexels)
Imagen: La herramienta de IA predice un flujo sanguíneo reducido al corazón (Fotografía cortesía de Pexels)

Los bloqueos de las arterias coronarias generalmente ocurren debido a la acumulación de placas grasas. Esto puede restringir el flujo de sangre al corazón, causando dolor en el pecho, ataques cardíacos o incluso la muerte. Identificar qué arterias corren el riesgo de reducir el flujo sanguíneo puede ayudar a informar a los médicos sobre qué pacientes deben derivarse para pruebas posteriores o colocación de stents. El estándar clínico actual para diagnosticar un flujo sanguíneo arterial coronario reducido se denomina reserva de flujo fraccional invasiva (FFR). Mide la caída de presión dentro de las arterias y, por lo tanto, calcula cuánto limita cada bloqueo el flujo sanguíneo. Mientras tanto, una tomografía por emisión de positrones (PET) del corazón es una prueba de imagen que utiliza un marcador radioactivo para buscar un flujo sanguíneo reducido en el músculo cardíaco.

Ahora, los investigadores de Cedars-Sinai (Los Ángeles, CA, EUA) y sus colegas han desarrollado una herramienta de inteligencia artificial (IA) que utiliza imágenes de tomografías computarizadas (TC) para identificar a los pacientes en riesgo de flujo sanguíneo reducido al corazón. La herramienta es capaz de predecir con precisión el flujo sanguíneo reducido tanto en las arterias coronarias como en el músculo cardíaco. La ventaja de esta herramienta de IA es que podría usarse potencialmente en tiempo real durante las visitas de rutina de los pacientes para realizar tomografías computarizadas para ayudar a los médicos a determinar el siguiente paso en el plan de tratamiento.

Los investigadores analizaron datos de 203 pacientes que habían participado en un estudio anterior llamado estudio PACIFIC. Como parte del estudio PACIFIC, todos los pacientes se habían sometido a múltiples pruebas en un intervalo de dos semanas, incluidas tomografías computarizadas coronarias, angiografía coronaria invasiva con FFR y PET del corazón. Los investigadores desarrollaron una herramienta de IA que analiza las características de las placas en las TC coronarias y luego predice la probabilidad de reducción del flujo sanguíneo en las exploraciones FFR invasiva y PET. Según los autores, esta herramienta de IA se puede incorporar al análisis de rutina de las TC coronarias. Tener esta información a mano durante las visitas de los pacientes podría ayudar a los médicos a saber qué pacientes derivar para realizar más pruebas, como pruebas de estrés no invasivas o angiografía coronaria invasiva. Para algunos pacientes, esto significaría evitar pruebas invasivas.

"La angiografía por TC coronaria es la prueba de primera línea para el dolor torácico, ya que nos permite medir la placa aterosclerótica y el estrechamiento", dijo Damini Dey, PhD, directora del laboratorio de análisis cuantitativo de imágenes en el Instituto de Investigación de Imágenes Biomédicas y profesora de Ciencias Biomédicas y Medicina en Cedars-Sinai y autora correspondiente del estudio. "Si podemos integrar los datos de placa de CTA con estenosis con IA para predecir una FFR alterada, podríamos arriesgarnos a estratificar a los pacientes correctamente para darnos cuenta de la importancia funcional de la estenosis".

Enlaces relacionados:
Cedars-Sinai

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