Sistema de IA detecta de forma automática y confiable amiloidosis cardíaca mediante imágenes de gammagrafía

Teniendo en cuenta la importancia de la detección temprana, los investigadores han desarrollado un sistema de inteligencia artificial (IA) que detecta de forma automática y fiable la amiloidosis cardíaca durante la gammagrafía.

El nuevo sistema de IA fue desarrollado y validado por un equipo de investigación internacional dirigido por la Universidad Médica de Viena (Viena, Austria), utilizando conjuntos de datos de 16.000 pacientes que se sometieron a un examen de gammagrafía en Europa y Asia entre 2010 y 2020. La gammagrafía, un procedimiento de medicina nuclear, es fundamental para identificar diversas enfermedades, como cáncer, tiroides, riñones y enfermedades cardíacas. La herramienta de IA mejora significativamente la velocidad de diagnóstico de la amiloidosis cardíaca al detectar automáticamente la afección durante el proceso de obtención de imágenes de gammagrafía.

La precisión del sistema de IA también se probó rigurosamente comparándolo con las capacidades de diagnóstico de los profesionales médicos. Los resultados mostraron que la herramienta de IA podría identificar la amiloidosis cardíaca con una confiabilidad que iguala o incluso supera a la de los expertos médicos. Un análisis más detallado realizado por el equipo de investigación profundizó en la relación entre los diagnósticos de amiloidosis cardíaca detectados por IA y los resultados de salud posteriores. Los hallazgos revelaron que los pacientes diagnosticados con la afección mediante la herramienta de IA enfrentaban el doble de riesgo de mortalidad y un aumento de más de diecisiete veces en el riesgo de desarrollar insuficiencia cardíaca en comparación con aquellos a los que no se les diagnosticaba amiloidosis mediante el sistema de IA.

"En el futuro, nuestros hallazgos y la tecnología que hemos desarrollado podrían permitir la detección de amiloidosis cardíaca entre todos los pacientes con gammagrafía, con el sistema de IA evaluando los datos de la imagen en paralelo con los médicos", dijo Clemens Spielvogel del Departamento de Imágenes Biomédicas y Terapia Guiada por Imágenes de MedUni Viena. 

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Universidad Médica de Viena