Solución de IA identifica riesgos cardiovasculares no detectados previamente en TC de tórax de rutina

La puntuación de calcio en las arterias coronarias (CAC) es un fuerte predictor de futuros incidentes relacionados con el corazón, y aquellos en la categoría más alta de calcio enfrentan un riesgo 20 veces mayor de sufrir un evento cardíaco. Múltiples estudios han reforzado el vínculo entre el calcio detectado en las arterias coronarias y la gravedad de la enfermedad cardíaca. Ahora, los investigadores que utilizan una solución impulsada por inteligencia artificial (IA) para evaluar las tomografías computarizadas de rutina han descubierto que más de la mitad de los pacientes no estaban concientes de que tenían niveles de CAC de moderados a graves, que son marcadores conocidos de futuros eventos cardíacos.

HealthCCSng, una solución impulsada por IA creada por Nanox.AI (Neve Ilan, Israel), utiliza datos de imágenes médicas de tomografías computarizadas de tórax estándar para determinar y evaluar automáticamente los niveles de CAC. Esta herramienta ayuda a los proveedores de atención médica a identificar pacientes con problemas cardiovasculares no diagnosticados previamente y ayuda a categorizarlos para medidas preventivas y tratamientos específicos. Al hacerlo, orienta a los pacientes hacia vías de atención adecuadas destinadas a prevenir o reducir la probabilidad de futuros incidentes relacionados con el corazón, mediante la detección temprana y la evaluación de riesgos.

En el estudio, se utilizó el software HealthCCSng para estimar los niveles de CAC a partir de tomografías computarizadas de tórax regulares sin contraste. Luego, dos radiólogos evaluaron cualitativamente estas categorizaciones. Las categorías para los niveles de CAC de los pacientes se definieron como baja (CAC 0-99), moderada (CAC 100-399) y grave (CAC superior a 400). Se hicieron excepciones para personas con antecedentes médicos o artefactos específicos. De los 326 pacientes calificados que participaron en el estudio entre enero y julio de 2023, 101 (o el 31 %) tenían CAC grave, 88 (o el 27 %) tenían CAC moderada y 137 (o el 42 %) tenían CAC baja. Los pacientes con CAC grave fueron remitidos a clínicas de cardiología especializadas para una evaluación integral y un plan de tratamiento, mientras que a aquellos con niveles bajos y moderados de CAC se les recomendó que consultaran a sus médicos de atención primaria para obtener evaluaciones y orientación médica más detalladas.

“A los pacientes de este estudio se les realizaron tomografías computarizadas de rutina que no tenían nada que ver con un problema cardíaco. La tecnología de IA de Nanox puede permitir a los médicos encaminar a estos individuos desprevenidos con altos niveles de CAC hacia las vías de atención y tratamiento adecuados”, afirmó el profesor Ran Kornowski, director del Centro de Cardiología del Hospital Beilinson, quien dirigió el estudio. "Si bien los hallazgos del estudio fueron sorprendentes, nos alienta el importante papel que puede desempeñar la IA en la identificación temprana de riesgos y la prevención de eventos cardíacos".

"La capacidad de HealthCCSng para detectar riesgos cardiovasculares ocultos a partir de tomografías computarizadas de rutina ofrece un paso significativo hacia la atención cardíaca preventiva", dijo la Dra. Orit Wimpfheimer, directora médica de Nanox.AI. "Dada la importancia mundial de las enfermedades cardiovasculares como la principal causa de mortalidad y el hecho de que casi la mitad de los pacientes se dan cuenta de su condición sólo después de un ataque cardíaco inicial, es absolutamente imperativo aprovechar estas tecnologías para la detección temprana y el cribado de la población general".

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