Inteligencia artificial evalúa el riesgo cardiovascular a partir de tomografías computarizadas

Si bien los médicos tradicionalmente evalúan el riesgo cardiovascular mediante tomografías computarizadas que requieren contraste, un nuevo estudio ha demostrado que la inteligencia artificial (IA) puede determinar eficazmente el riesgo cardiovascular a partir de tomografías computarizadas de tórax de rutina sin contraste. Este método, que evalúa el calcio coronario y las dimensiones de las cámaras y del músculo cardíaco, ofrece una opción más asequible y menos invasiva para identificar el riesgo cardiovascular.

En el estudio, investigadores de Cedars-Sinai (Los Ángeles, CA, EUA.) utilizaron dos modelos de IA para analizar datos relacionados con el calcio coronario y el tamaño de las cámaras del músculo cardíaco a partir de los registros de imágenes de casi 30.000 pacientes. Los hallazgos revelaron que estas mediciones proporcionan más indicadores confiables de riesgo cardíaco que el método tradicional de un radiólogo que identifica anomalías visuales. La investigación demostró que la TC de tórax sin contraste puede estimar las cámaras cardíacas y el miocardio del ventrículo izquierdo a partir de una TC de tórax sin contraste para mejorar la clasificación de riesgo. Específicamente, se encontró que los pacientes que presentaban volúmenes auriculares o ventriculares más altos y un índice de masa ventricular izquierdo anormal tenían un mayor riesgo de mortalidad cardiovascular o por todas las causas. Además, tanto el volumen de la aurícula izquierda como el índice de masa del ventrículo izquierdo se asociaron con un mayor riesgo de mortalidad cardiovascular y por todas las causas, incluso después de ajustar por factores de confusión y variables de imagen relevantes.

"Es probable que estos resultados cambien la práctica de muchos pacientes porque esta tecnología puede identificar con precisión el riesgo cardiovascular sin el uso de pruebas invasivas o medios de contraste que algunos pacientes no pueden recibir", afirmó Piotr J. Slomka, PhD, director de Innovación en Imágenes del Cedars-Sinai, profesor de Medicina en la División de Inteligencia Artificial en Medicina y autor principal del estudio.

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