Un sistema de alerta temprana basado en IA mejora la detección del síndrome aórtico agudo en pacientes con dolor torácico usando solo tomografías sin contraste.
El síndrome aórtico agudo (SAA) es una condición médica grave que involucra desgarros o sangrados en la aorta, la principal arteria del cuerpo. Su diagnóstico rápido es fundamental, ya que puede ser mortal en cuestión de horas. Sin embargo, los síntomas suelen confundirse con otras enfermedades, y el método de diagnóstico más preciso, que es la angiografía por tomografía computarizada es costoso y no siempre está disponible, especialmente en regiones con recursos limitados.
En muchos casos, los pacientes primero se someten a una tomografía computarizada (TC) sin contraste, que es más económica y accesible, pero menos efectiva para detectar el SAA. Ahora, un equipo de investigadores de China ha desarrollado un sistema de inteligencia artificial (IA) llamado iAorta que puede identificar signos de SAA en TC sin contraste con alta precisión, ayudando a salvar vidas mediante un diagnóstico más rápido y accesible. Los resultados fueron publicados en Nature Medicine.
iAorta es un sistema de deep learning o aprendizaje profundo entrenado con miles de imágenes de tomografías de pacientes con y sin SAA. Aprende a reconocer patrones sutiles que pueden pasar desapercibidos incluso para radiólogos experimentados. Cuando se analiza una TC sin contraste, IAorta genera:
- Una probabilidad de que el paciente tenga SAA
- Mapas de activación que resaltan las áreas sospechosas
- Segmentación de la aorta y su luz verdadera para mayor claridad
Estos resultados se envían en tiempo real a los radiólogos a través de una alerta emergente en el sistema hospitalario, priorizando los casos de alto riesgo.
El sistema fue evaluado en más de 20 mil pacientes en múltiples hospitales de China. La precisión de iAorta fue notable al detectar SAA con una sensibilidad del 91.3%–94.2% y una especificidad del 99.1%–99.3%. Su rapidez también fue uno de los hallazgos del estudio, al reducir el tiempo promedio para llegar a un diagnóstico correcto de 219.7 minutos a solo 61.6 minutos. Y finalmente, el apoyo a radiólogos fue otro de sus beneficios. Los médicos con menos experiencia mejoraron significativamente su capacidad de detección cuando usaron iAorta como apoyo.
En un estudio piloto con 15,584 pacientes, iAorta identificó correctamente a 21 de 22 pacientes con SAA. Solo falló en un caso muy complejo de úlcera aórtica penetrante (PAU).
En este sentido, iAorta tiene múltiples aplicaciones en entornos reales, por ejemplo gracias a su accesibilidad es ideal para hospitales con limitaciones de recursos donde la TC con contraste no es viable. La seguridad también es un factor importante ya que según el estudio reduce la necesidad de inyecciones de contraste, que pueden causar alergias o daño renal. Y la interpretabilidad de los mapas visuales generados por IA ayudan a los médicos a entender y confiar en las predicciones del sistema.
iAorta representa un avance notable en la aplicación de la IA mejorar la detección temprana de enfermedades graves como el SAA. Y aunque aún debe validarse en poblaciones más diversas y ajustarse para detectar mejor algunos subtipos raros de SAA, ya demuestra cómo la IA puede complementar el juicio clínico, haciendo que la medicina de emergencia sea más eficiente y equitativa.
