ataque cardíaco, accidente cerebrovascular, inteligencia artificial
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| Fuente: wildpixel/Getty Images |
02 diciembre 2022.- Los investigadores han desarrollado una herramienta de aprendizaje profundo que predice el riesgo de muerte de un paciente a 10 años por un ataque cardíaco o un derrame cerebral utilizando una sola radiografía. Los resultados del estudio se presentaron esta semana en la reunión anual de la Sociedad Radiológica de América del Norte ( RSNA ).
El modelo de riesgo de CXR-CVD del equipo se desempeñó de manera similar al estándar clínico establecido e incluso proporcionó un valor incremental.
"Nuestro modelo de aprendizaje profundo ofrece una solución potencial para la detección oportunista basada en la población del riesgo de enfermedad cardiovascular utilizando imágenes de rayos X de tórax existentes", dijo el autor principal del estudio, Jakob Weiss, MD, radiólogo afiliado al Centro de Investigación de Imágenes Cardiovasculares en Massachusetts. General Hospital y el programa AI in Medicine en el Brigham and Women's Hospital en Boston. “Este tipo de evaluación podría usarse para identificar a las personas que se beneficiarían de la medicación con estatinas pero que actualmente no reciben tratamiento”.
La American Heart Association informa que poco más de 19 millones de personas murieron en todo el mundo a causa de enfermedades cardiovasculares en 2020. Más de 244 millones de personas vivían con cardiopatía isquémica ese año, más de 62 millones sufrieron un accidente cerebrovascular isquémico y casi 19 millones tuvieron hemorragia intracerebral.
Las guías actuales recomiendan estimar el riesgo de eventos cardiovasculares adversos mayores a 10 años para establecer quién debe recibir una estatina para la prevención primaria. Este riesgo se calcula utilizando la puntuación de riesgo de enfermedad cardiovascular aterosclerótica (ASCVD), un modelo estadístico que considera una serie de variables, que incluyen edad, sexo, raza, presión arterial sistólica, tratamiento de la hipertensión, tabaquismo, diabetes tipo 2 y análisis de sangre. La medicación con estatinas se recomienda para pacientes con un riesgo a 10 años del 7,5 % o superior.
"Las variables necesarias para calcular el riesgo de ASCVD a menudo no están disponibles, lo que hace deseables los enfoques para la detección basada en la población", dijo Weiss. "Dado que las radiografías de tórax están comúnmente disponibles, nuestro enfoque puede ayudar a identificar a las personas con alto riesgo".
Agregó que, “Hemos reconocido durante mucho tiempo que los rayos X capturan información más allá de los hallazgos de diagnóstico tradicionales, pero no hemos utilizado estos datos porque no hemos tenido métodos sólidos y confiables. Los avances en IA lo están haciendo posible ahora”.
Un equipo de la Universidad de Utah, por ejemplo, a principios de este año describió cómo usaron la IA para predecir el inicio y el curso de la enfermedad cardiovascular en colaboración con el Intermountain Primary Children's Hospital.
Pruebas convincentes
En el estudio actual, Weiss y sus colegas desarrollaron el modelo CXR-CVD para predecir el riesgo de muerte por enfermedad cardiovascular utilizando 147 497 radiografías de tórax de 40 643 participantes en el Ensayo de detección de cáncer de próstata, pulmón, colorrectal y de ovario, un estudio multidisciplinario. centro, ensayo controlado aleatorizado diseñado y patrocinado por el Instituto Nacional del Cáncer.
Los investigadores también probaron el modelo utilizando una segunda cohorte independiente de 11.430 pacientes ambulatorios (edad media 60,1 años; 42,9 % hombres) que se sometieron a una radiografía de tórax ambulatoria de rutina en Mass General Brigham y eran potencialmente elegibles para la terapia con estatinas.
De 11.430 pacientes, 1.096, o el 9,6 %, sufrieron un evento cardíaco adverso mayor durante la mediana de seguimiento de 10,3 años. Hubo una asociación significativa entre el riesgo predicho por el modelo CXR-CVD y eventos cardíacos mayores.
Los investigadores también compararon el valor pronóstico del modelo con el estándar clínico establecido para decidir la elegibilidad para las estatinas. Esto se pudo calcular en solo 2401 pacientes (21 %) debido a la falta de datos (p. ej., presión arterial, colesterol) en el registro electrónico. Pero para este subconjunto de pacientes, el modelo de riesgo CXR-CVD se desempeñó de manera similar al estándar clínico establecido e incluso proporcionó un valor incremental.
“La belleza de este enfoque es que solo necesita una radiografía, que se adquiere millones de veces al día en todo el mundo”, dijo Weiss. “Basado en una sola imagen de rayos X de tórax existente, nuestro modelo de aprendizaje profundo predice futuros eventos cardiovasculares adversos importantes con un rendimiento similar y un valor incremental al estándar clínico establecido”.
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