Evaluaciones de placas habilitadas por IA ayudan a cardiólogos a identificar a pacientes con EAC de alto riesgo
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Por el equipo editorial de MedImaging en español Actualizado el 18 Nov 2024 |
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Una investigación pionera ha demostrado que un análisis no invasivo basado en inteligencia artificial (IA) de la tomografía computarizada (TC) cardíaca puede predecir eventos cardíacos graves en pacientes que presentan síntomas de enfermedad de las arterias coronarias (EAC). Los últimos resultados del estudio multicéntrico global CONFIRM2 destacaron las características ateroscleróticas clave más fuertemente vinculadas a eventos cardiovasculares adversos mayores (MACE) y revelaron que estas características son más confiables que las puntuaciones de riesgo clínico tradicionales.
En este estudio, en el que participaron 3.551 pacientes sintomáticos de 18 centros de 13 países, los investigadores del Centro Médico de la Universidad de Leiden (Leiden, Países Bajos) utilizaron tecnología de IA de vanguardia para analizar los datos de la angiografía coronaria por tomografía computarizada (ACTC). El análisis reveló que dos factores específicos eran los indicadores más sólidos de MACE: 1) el porcentaje de estenosis del diámetro y 2) el volumen de placa no calcificada. Además, el estudio CONFIRM2 demostró que el volumen de placa calcificada en la arteria coronaria no predecía de forma independiente los resultados negativos para los pacientes. Estos hallazgos sugieren que las evaluaciones impulsadas por IA podrían desempeñar un papel significativo en la toma de decisiones de tratamiento, mejorar los resultados de los pacientes y reducir la incidencia de eventos cardiovasculares en personas con EAC.
"La integración de la IA en la evaluación de la enfermedad coronaria representa un salto transformador en nuestra capacidad de predecir y gestionar los eventos relacionados con la enfermedad coronaria", dijo el Dr. James K. Min, fundador y director ejecutivo de Cleerly. "El análisis de la TC cardíaca con IA -QCT proporciona porcentajes de estenosis del diámetro y una visión precisa del volumen de placa no calcificada en función de millones de imágenes. Esta investigación no solo destaca el potencial de la IA para mejorar la precisión del diagnóstico, sino también la importancia de la intervención temprana para reducir el riesgo de eventos cardiovasculares graves".
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