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La IA predice el riesgo cardíaco y la mortalidad a partir de tomografías computarizadas de tórax de rutina

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 06 Jun 2024
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Imagen: La IA se aplica a las tomografías computarizadas para segmentar automáticamente diferentes cámaras cardíacas y cuantificar la placa arterial (foto cortesía de Slomka Laboratory/Nature Communications)
Imagen: La IA se aplica a las tomografías computarizadas para segmentar automáticamente diferentes cámaras cardíacas y cuantificar la placa arterial (foto cortesía de Slomka Laboratory/Nature Communications)

Las enfermedades cardíacas siguen siendo la principal causa de muerte y se pueden prevenir en gran medida; sin embargo, muchas personas no son conscientes de su riesgo hasta que se vuelve grave. La detección temprana mediante exámenes de detección puede revelar problemas cardíacos, identificando a personas que pueden necesitar más exámenes o una posible intervención. Si bien los métodos de detección tradicionales a menudo miden indicadores sanguíneos como los niveles de colesterol y triglicéridos, las tomografías computarizadas (TC) pueden ofrecer una gran cantidad de datos en tiempo real sobre la salud del corazón. Sin embargo, la adquisición de imágenes cardíacas cuantitativas y detalladas generalmente requiere equipo y tintes especializados, lo que hace que las tomografías computarizadas cardíacas sean costosas y no se utilicen ampliamente. Por otro lado, las tomografías computarizadas de tórax de rutina se realizan comúnmente por diversos motivos, como detectar infecciones pulmonares o cáncer. Ahora, un nuevo estudio ha descubierto que estas tomografías computarizadas de rutina pueden usarse potencialmente como una herramienta de detección de enfermedades cardíacas.

Un equipo colaborativo del Centro Médico Cedars-Sinai (Los Ángeles, CA, EUA) está aprovechando la inteligencia artificial (IA) para analizar tomografías computarizadas de tórax estándar para predecir los riesgos de mortalidad. Su investigación ha identificado varios indicadores cardíacos dentro de estas exploraciones que se correlacionan con un mayor riesgo de muerte, sentando las bases para exámenes cardíacos más efectivos. El sistema de inteligencia artificial examina imágenes de miles de pacientes para extraer automáticamente características de pronóstico de las tomografías computarizadas de tórax de rutina, características que originalmente no eran objetivo de estas exploraciones. Luego, estos indicadores se agregan y analizan para predecir la probabilidad de mortalidad relacionada con el corazón.

Tradicionalmente, los radiólogos evalúan el riesgo cardíaco identificando anomalías en las imágenes. El innovador enfoque de IA ha mejorado significativamente la clasificación de riesgos más allá de este estándar convencional. La integración de esta tecnología de IA en los flujos de trabajo clínicos existentes ha demostrado ser sencilla y ya se ha implementado en Cedars-Sinai con fines de investigación. Esta herramienta de inteligencia artificial ahora se utiliza para evaluar de forma rutinaria las tomografías computarizadas en busca de factores de pronóstico cardíaco. Los radiólogos que normalmente se centran en la detección de cáncer, es posible que no busquen problemas cardíacos como la calcificación arterial o el agrandamiento de la cámara. La IA puede ayudarlos examinando estas imágenes en segundo plano, identificando a los pacientes que pueden necesitar una evaluación cardíaca adicional y un tratamiento potencialmente temprano.

"Hay mucha información importante oculta en las tomografías computarizadas de tórax", explicó el autor principal del estudio, Piotr Slomka, Ph.D., profesor del Cedars-Sinai. "Al utilizar la IA para descubrir y analizar señales de pronóstico clave en estas exploraciones, podríamos realizar exámenes cardíacos oportunistas y potencialmente impulsar tratamientos o cambios en el estilo de vida, que en última instancia podrían salvar vidas".

Enlaces relacionados:
Centro Médico Cedars-Sinai

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