IA mejora predicción de muerte cardíaca súbita utilizando imágenes de resonancias magnéticas

La miocardiopatía hipertrófica (MCH) es una afección genética que hace que el músculo cardíaco se espese de manera anormal, afectando su capacidad para bombear sangre oxigenada de manera efectiva por todo el cuerpo. La MCH, aunque a menudo es asintomática, puede provocar dificultad para respirar, arritmia y muerte cardíaca súbita. Por lo general, a los pacientes diagnosticados con esta afección se les controla la presencia de tejido cicatricial cardíaco, un factor de riesgo importante de muerte cardíaca súbita, mediante resonancia magnética nuclear (RMN). Una tecnología de IA relativamente nueva, la radiómica, ofrece un enfoque cuantitativo de las imágenes médicas, extrayendo más datos de las imágenes médicas para comprender mejor las enfermedades y predecir los resultados de los pacientes. Ahora, un nuevo estudio ha encontrado que los datos radiómicos extraídos de las resonancias magnéticas de pacientes con MCH pueden ayudar a predecir eventos de arrítmia y una posible muerte súbita.

El equipo de médicos investigadores del Centro Médico Beth Israel Deaconess (BIDMC, Boston, MA, EUA) y el Hospital y Centro Médico Lahey (LHMC, Burlington, MA, EUA) analizó datos de imágenes cardíacas de 1.229 pacientes con MCH tratados en centros médicos académicos en Boston, Toronto y Florencia entre 2003 y 2018. El riesgo de muerte cardíaca súbita de cada paciente dentro de cinco años se calculó utilizando dos modelos de puntuación de riesgo existentes que se basan en variables clínicas y de imágenes, incluida la edad, antecedentes familiares de muerte cardíaca súbita, grosor de la pared del corazón y carga de tejido cicatricial. Posteriormente, los investigadores utilizaron las resonancias magnéticas de los pacientes para generar mapas de tejido cicatricial, extrayendo un amplio conjunto de características radiómicas, incluidos 14 parámetros de forma y 930 características de textura, lo que dio como resultado 1.888 características radiómicas que representan la forma y la textura del mapa de tejido cicatricial de cada paciente. Luego, estos datos se usaron para desarrollar nuevos modelos matemáticos para predecir la probabilidad de muerte cardíaca súbita.

Al examinar los resultados de los pacientes, los investigadores encontraron que 30 pacientes (2,4 %) experimentaron un evento de muerte cardíaca súbita en un período de seguimiento de hasta 6,5 años. La incorporación de características radiómicas con puntajes de evaluación de riesgo clínico mejoró significativamente la predicción de riesgo, con un modelo que identificó correctamente a 19 de los pacientes que experimentaron un evento de muerte cardíaca súbita como de alto riesgo. Además, el análisis identificó una característica radiómica pronóstica significativa para predecir el riesgo de muerte cardíaca súbita: una característica de textura del mapa de tejido cicatricial. Si bien se requiere más investigación, este descubrimiento ilustra cómo la radiómica puede potencialmente revelar nuevos biomarcadores útiles para monitorear pacientes con MCH y otras afecciones con signos y síntomas clínicos mínimos.

“Los avances en las tecnologías de imágenes y las herramientas de análisis de imágenes han permitido la investigación de características novedosas para predecir el riesgo de muerte cardíaca súbita en pacientes con MCH”, dijo Martin Maron, MD, Director del Centro de Cardiomiopatía Hipertrófica en LHMC. “Nuestro estudio de prueba de concepto mostró que el análisis radiómico puede agregar un valor de pronóstico incremental a los modelos actuales de predicción de riesgo establecidos, lo que podría salvar vidas”.

Enlaces relacionados:
BIDMC  
LHMC

Visitar la expo >

New

MRI System

nanoScan MRI 3T/7T

Ultrasound-Guided Biopsy & Visualization Tools

Endoscopic Ultrasound (EUS) Guided Devices

High-Precision QA Tool

DEXA Phantom

Biopsy Software

Affirm® Contrast