Inteligencia artificial para ayudar a predecir ataques cardíacos

Científicos de Cedars-Sinai desarrollaron un algoritmo de inteligencia artificial para medir la acumulación de placa coronaria.

Investigadores de Cedars-Sinai han creado una herramienta habilitada para inteligencia artificial que puede facilitar la predicción de si una persona sufrirá un ataque al corazón.

La herramienta predijo con precisión qué pacientes experimentarían un ataque cardíaco en cinco años según la cantidad y composición de la placa en las arterias que suministran sangre al corazón.

La acumulación de placa puede hacer que las arterias se estrechen, lo que dificulta que la sangre llegue al corazón, lo que aumenta la probabilidad de un ataque al corazón.

Una prueba médica llamada angiografía por tomografía computarizada coronaria (CTA, por sus siglas en inglés) toma imágenes en 3D del corazón y las arterias y puede dar a los médicos una estimación de cuánto se han estrechado las arterias de un paciente.

Sin embargo, hasta ahora no ha habido una forma sencilla, automatizada y rápida de medir la placa visible en las imágenes de la CTA.

“La placa coronaria a menudo no se mide porque no hay una forma completamente automatizada de hacerlo”, dijo Damini Dey, PhD, director del laboratorio de análisis de imágenes cuantitativas en el Instituto de Investigación de Imágenes Biomédicas en Cedars-Sinai y autor principal del estudio.

“Cuando se mide, a un experto le lleva al menos de 25 a 30 minutos, pero ahora podemos usar este programa para cuantificar la placa a partir de imágenes de CTA en cinco a seis segundos”.

Dey y sus colegas analizaron imágenes de CTA de 1196 personas que se sometieron a una CTA coronaria en 11 sitios en Australia, Alemania, Japón, Escocia y los Estados Unidos.

Los investigadores entrenaron el algoritmo de IA para medir la placa haciendo que aprendiera de imágenes coronarias de CTA, de 921 personas, que ya habían sido analizadas por médicos capacitados.

El algoritmo funciona delineando primero las arterias coronarias en imágenes 3D y luego identificando los depósitos de sangre y placa dentro de las arterias coronarias.

Los investigadores encontraron que las medidas de la herramienta se correspondían con las cantidades de placa observadas en las CTA coronarias.

También compararon los resultados con imágenes tomadas por dos pruebas invasivas consideradas muy precisas para evaluar la placa y el estrechamiento de las arterias coronarias: la ecografía intravascular y la angiografía coronaria con catéter.

Finalmente, los investigadores descubrieron que las mediciones realizadas por el algoritmo de IA a partir de imágenes de CTA predijeron con precisión el riesgo de ataque cardíaco en un plazo de cinco años para 1611 personas que formaban parte de un ensayo multicéntrico llamado ensayo SCOT-HEART.

“Se necesitan más estudios, pero es posible que podamos predecir si es probable que una persona sufra un ataque cardíaco y en qué momento, según la cantidad y la composición de la placa observada con esta prueba estándar“, dijo Dey, quien también es profesor de Ciencias Biomédicas en Cedars-Sinai.

Dey y sus colegas continúan estudiando qué tan bien su algoritmo de IA cuantifica los depósitos de placa en pacientes que se someten a una ATC coronaria.

Fuente: The Lancet