{"id":57305,"date":"2025-06-23T09:18:32","date_gmt":"2025-06-23T15:18:32","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=57305"},"modified":"2025-06-23T09:21:44","modified_gmt":"2025-06-23T15:21:44","slug":"desarrollan-modelo-de-ia-para-detectar-riesgo-cardiovascular-en-tomografias-no-cardiacas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/desarrollan-modelo-de-ia-para-detectar-riesgo-cardiovascular-en-tomografias-no-cardiacas\/","title":{"rendered":"Desarrollan modelo de IA para detectar riesgo cardiovascular en tomograf\u00edas no card\u00edacas"},"content":{"rendered":"
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Esta herramienta automatizada permite evaluar el calcio coronario en tomograf\u00edas computarizadas rutinarias, mejorando la detecci\u00f3n de pacientes con riesgo de eventos cardiovasculares graves.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Investigadores de Mass General Brigham \u00a0en colaboraci\u00f3n con el Departamento de Asuntos de Veteranos de Estados Unidos (VA, en ingl\u00e9s) desarrollaron un modelo de inteligencia artificial (IA) \u00a0a partir de tomograf\u00edas computarizadas (TC) no especializadas en el coraz\u00f3n previamente obtenidas. Este modelo de deep learning<\/em> denominado AI-CAC, es capaz de cuantificar el calcio en las arterias coronarias (CAC). Seg\u00fan el estudio publicado en NEJM AI<\/em><\/a>, esta tecnolog\u00eda tiene el potencial de mejorar significativamente el diagn\u00f3stico oportuno de enfermedades cardiovasculares utilizando estudios que originalmente no fueron realizados con ese prop\u00f3sito.<\/p>

El CAC es un indicador clave de riesgo de eventos cardiovasculares como infartos y accidentes cerebrovasculares. Sin embargo, en muchos casos no se mide cuando las TC se realizan por razones no card\u00edacas. Para abordar este problema, el equipo de investigaci\u00f3n entren\u00f3 a AI-CAC con 446 segmentaciones realizadas por expertos y datos recopilados de 98 centros m\u00e9dicos del sistema nacional de salud de VA, lo que aport\u00f3 una amplia diversidad de protocolos, equipos y caracter\u00edsticas de los pacientes.<\/p>

\u201cCada a\u00f1o se realizan millones de tomograf\u00edas computarizadas de t\u00f3rax, a menudo a personas sanas, por ejemplo para detectar el c\u00e1ncer de pulm\u00f3n. Nuestro estudio muestra que en estas exploraciones pasa desapercibida informaci\u00f3n importante sobre el riesgo cardiovascular\u201d, detalla el autor principal, el Dr. Huego Aerts, director del Programa de Inteligencia Artificial en Medicina (AIM) del Mass General Brigham. \u201cNuestro estudio muestra que la IA tiene el potencial de cambiar la forma en que los m\u00e9dicos practican la medicina y permitir a los m\u00e9dicos comprometerse con los pacientes antes, antes de que su enfermedad card\u00edaca avance a un evento card\u00edaco\u201d.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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El modelo fue validado comparando sus resultados con los de las tomograf\u00edas especializadas con electrocardiograma (ECG) en 795 pacientes. La IA alcanz\u00f3 una precisi\u00f3n del 89.4% para diferenciar entre pacientes con puntuaciones de CAC de 0 frente a mayores de 0, y del 87.3% para distinguir entre puntuaciones por debajo y por encima de 100 en la escala de Agatston.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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AI-CAC tambi\u00e9n fue probado en 8,052 estudios de tomograf\u00eda de baja dosis (LDCT, en ingl\u00e9s). De estos, el 38.4% de los pacientes obtuvo una puntuaci\u00f3n superior a 400, lo que indica un alto riesgo cardiovascular. Adem\u00e1s, cuatro cardi\u00f3logos evaluaron una muestra aleatoria de estos casos, y confirmaron que el 99.2% de ellos se beneficiar\u00eda de tratamiento con medicamentos para reducir el colesterol.<\/p>

\u201cEn la actualidad, los sistemas de imagenolog\u00eda de VA contienen millones de tomograf\u00edas computarizadas de t\u00f3rax no controladas que pueden haber sido tomadas para otro prop\u00f3sito, alrededor de 50.000 estudios controlados. Esto presenta una oportunidad para que AI-CAC aproveche las exploraciones no controladas recopiladas rutinariamente con fines de evaluaci\u00f3n del riesgo cardiovascular y para mejorar la atenci\u00f3n\u201d, explic\u00f3 el primer autor Raffi Hagopian, cardi\u00f3logo e investigador en el grupo de Innovaciones Aplicadas e Inform\u00e1tica M\u00e9dica en el Sistema de Salud de Long Beach VA.<\/p>

Los resultados mostraron que los pacientes con puntajes altos de CAC ten\u00edan un riesgo significativamente mayor de: mortalidad a 10 a\u00f1os 60.2% frente a 25.4% para aquellos con puntaje cero; y tambi\u00e9n de experimentar un primer infarto, derrame cerebral o fallecimiento de 63.8% frente a 33.5%.<\/p>

No obstante, los autores reconocen las limitaciones del estudio, debido a que el algoritmo fue desarrollado exclusivamente en una poblaci\u00f3n de veteranos. Por ellos esperan, realizar futuros estudios en la poblaci\u00f3n general y comprobar si AI-CAC puede evaluar el impacto de los medicamentos hipolipemiantes en las puntuaciones de CAC.<\/p>

\u201cEl uso de IA para tareas como la detecci\u00f3n de CAC puede ayudar a cambiar la medicina de un enfoque reactivo a la prevenci\u00f3n proactiva de la enfermedad, reduciendo la morbilidad a largo plazo, la mortalidad y los costos de atenci\u00f3n m\u00e9dica\u201d, concluy\u00f3 Hagopian. AI-CAC est\u00e1 disponible de forma abierta para su uso en otros sistemas de salud: https:\/\/github.com\/Raffi-Hagopian\/AI-CAC\/<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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MASS GENERAL BRIGHAM<\/strong><\/p>

https:\/\/www.massgeneralbrigham.org\/en\/about\/newsroom\/press-releases\/ai-detects-hidden-heart-disease<\/a><\/p>

AI NEJM<\/strong><\/p>

https:\/\/ai.nejm.org\/doi\/10.1056\/AIoa2400937<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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