Aprendizaje automático ayuda a identificar las oclusiones de los grandes vasos

Según un estudio nuevo, una red neuronal convolucional en 3D (CNN) ayuda a encontrar oclusiones de grandes vasos (LVO) en exámenes de angiografía por tomografía computarizada (CTA) de cabeza y cuello.

Investigadores del Hospital de Rhode Island (Providence, EUA), realizaron un estudio para evaluar el desempeño de un algoritmo de aprendizaje profundo (AP) para la identificación de LVO en dos estudios de CTA. Para decirlo, capacitaron a la CNN con más de 7.000 exámenes para LVO y la ensayaron en un conjunto que consistía en el 10% de estos mismos exámenes, que se clasificaron en tres categorías: sin LVO (83,5%); LVO crónica (13,6%); y LVO aguda (2,9%). Los investigadores también utilizaron 683 estudios LVO positivos como un conjunto de prueba independiente.

Con la CTA, es posible demostrar la anatomía del arco aórtico, las arterias carótidas y cerebrales, la estenosis/trombo de las arterias carótidas o cerebrales y una impresión del funcionamiento de la red colateral. La falta de realce también proporciona una estimación de la reducción del flujo sanguíneo cerebral. Los resultados del estudio mostraron que la CNN tenía una tasa de exactitud del 96% y una tasa de falsos positivos del 5% para categorizar las LVO. El estudio fue presentado en la 106a Asamblea Científica y Congreso Anual de la Sociedad Radiológica de Norteamérica (RSNA), que se llevó a cabo, en línea, durante noviembre de 2020.

“Casi 800.000 personas en los Estados Unidos sufren un derrame cerebral cada año, y aproximadamente el 10% de ellos se deben a oclusiones de grandes vasos. Tiempo significa cerebro, por lo que tratar a los pacientes antes les ayudará a conservar una función neurológica mayor”, dijo el autor principal y presentador, Ian Pan, MD. “Las CNN 3D resultaron eficaces para identificar series de interés y las LVO agudas en la angiografía por TC. Con una tasa de falsos positivos del cinco por ciento, más del 40% de las LVO agudas se identificarían con éxito sin intervención manual”.

El análisis avanzado de imágenes de IA permitirá a los socorristas pasar por alto los departamentos de urgencias y llevar a los pacientes directamente a un laboratorio de cateterismo endovascular, al quirófano, a una unidad de apoplejía de un hospital o a la unidad de cuidados neurointensivos, para proporcionar tratamiento inmediato, incluida la administración de activador de plasminógeno tisular (tPA) y el potente fármaco para la presión arterial, nicardipina.

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Hospital de Rhode Island