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Investigadores desarrollan nueva tecnología de IA para predecir los ataques cardíacos

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 24 Sep 2019
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Imagen: La nueva tecnología de IA podría identificar a las personas que corren un riesgo alto de sufrir un ataque cardíaco mortal (Fotografía cortesía de Medscape).
Imagen: La nueva tecnología de IA podría identificar a las personas que corren un riesgo alto de sufrir un ataque cardíaco mortal (Fotografía cortesía de Medscape).
Investigadores de la Universidad de Oxford (Oxford, Inglaterra) desarrollaron una tecnología que utiliza inteligencia artificial (IA) que podría identificar a las personas con alto riesgo de un ataque cardíaco mortal al menos cinco años antes del ataque. Utilizando el aprendizaje automático, los investigadores desarrollaron un biomarcador nuevo, o ‘huella digital’, llamado perfil radiómico de grasa (FRP, por sus siglas en inglés), que detecta señales biológicas en el espacio perivascular que recubre los vasos sanguíneos que suministran sangre al corazón. Identifica inflamación, cicatrices y cambios en estos vasos sanguíneos, que son indicadores de un futuro ataque al corazón.

Para su estudio, los investigadores inicialmente utilizaron biopsias de grasa de 167 personas a quienes les realizaron una cirugía cardíaca. Analizaron la expresión de genes asociados con la inflamación, la cicatrización y la formación de nuevos vasos sanguíneos, y los compararon con las imágenes de exámenes CCTA para determinar qué características indican mejor los cambios en la grasa que rodea los vasos del corazón, llamada grasa perivascular. Luego, el equipo comparó los exámenes CCTA de las 101 personas, de un grupo de 5.487 individuos, que sufrieron un ataque cardíaco o muerte cardiovascular dentro de los cinco años siguientes a que les realizaran una CCTA con controles equivalentes en que este evento no sucedió, para comprender los cambios en el espacio perivascular, que indica que alguien está en mayor riesgo de sufrir un ataque cardíaco.

Mediante el aprendizaje automático, desarrollaron la huella digital FRP que captura el nivel de riesgo. Cuantos más escáneres cardíacos se agreguen, más exactas serán las predicciones y más información se convertirá en ‘conocimiento central’. Los investigadores probaron el desempeño de esta huella digital perivascular en 1.575 personas en el ensayo SCOT-HEART, demostrando que la FRP tenía un valor sorprendente en la predicción de ataques cardíacos, por encima de lo que se puede lograr con cualquiera de las herramientas utilizadas actualmente en la práctica clínica. El equipo espera que la poderosa tecnología permita, a un mayor número de personas, evitar un ataque cardíaco y planea presentarlo a los profesionales de la salud en el próximo año.

“Al aprovechar el poder de la IA, hemos desarrollado una huella digital para encontrar características ‘malas’ alrededor de las arterias de las personas”, dijo el profesor Charalambos Antoniades, profesor de medicina cardiovascular y miembro clínico senior de BHF en la Universidad de Oxford. “Esto tiene un enorme potencial para detectar los primeros signos de enfermedad y para poder tomar todas las medidas preventivas antes de que se produzca un ataque cardíaco y, en última instancia, salvar vidas. Realmente creemos que esta tecnología podría salvar vidas en el próximo año”.

“Esta investigación es un ejemplo poderoso de cómo el uso innovador de la tecnología de aprendizaje automático tiene el potencial de revolucionar la forma en que podemos identificar a las personas en riesgo de sufrir un ataque cardíaco y evitar que sucedan”, dijo el profesor Metin Avkiran, director médico asociado de la Fundación Británica del Corazón. “Este es un avance significativo. La nueva ‘huella digital’ extrae información adicional sobre la biología subyacente de los exámenes utilizados de forma rutinaria para detectar arterias estrechas. Dicha tecnología basada en IA para predecir un ataque cardíaco inminente con mayor precisión podría representar un gran paso adelante en la atención personalizada para personas con sospecha de enfermedad coronaria”.

Enlace relacionado:
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