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Investigadores utilizan IA para analizar placas que causan enfermedades cardiovasculares

Investigadores de Cerdars-Sinai, presentaron un estudio que detalla cómo la IA puede ayudar a asesorar a pacientes sobre el riesgo de sufrir un ataque cardíaco.

Un estudio reciente realizado por investigadores de Cedars-Sinai, reveló que el volumen de placa coronaria aumenta con la edad, especialmente en hombres, lo cual podría aumentar el riesgo de ataques cardiacos. En este sentido, variables como la edad y sexo podrían orientar a los pacientes sobre su riesgo de sufrir un ataque al corazón. El estudio publicado en Circulation: Cardiovascular Imaging, exploró el uso de un sistema de inteligencia artificial (IA), específicamente de deep learning, para cuantificar el volumen de placa coronaria a partir de angiografía por tomografía computarizada, evaluando la relación entre el volumen de placa y el riesgo de infarto de miocardio en pacientes. La IA logró analizar que los pacientes con niveles más altos en volumen de placa tenían más probabilidades de sufrir un ataque cardíaco a través de el análisis de patrones en las imágenes.

Este software, es capaz de medir la placa en las arterias coronarias y proporcionar una puntuación percentil para la edad y el sexo del paciente. “El uso de la IA para medir las placas coronarias influirá significativamente en la práctica clínica”, afirmó la Dra. Damini Dey, profesora de Ciencias Biomédicas en Cedars-Sinai. Además, precisó que esta herramienta permite informar a los pacientes sobre su volumen total de placa y facilitar la comprensión sobre su riesgo de sufrir un ataque cardíaco.

De esta manera, el uso del sistema automatizado de deep learning permitió una medición rápida y precisa del volumen de placa en las arterias coronarias. El estudio incluyó 2,803 pacientes de diferentes países. Usaron un sistema de deep learning previamente validado para medir el volumen de placa en las arterias coronarias de estos pacientes. Primero, analizaron los volúmenes de placa en función de la edad y el sexo usando datos de 956 pacientes con enfermedad arterial coronaria estable. Luego, evaluaron cómo estos volúmenes de placa predijeron el riesgo de infarto de miocardio en muestras externas de 1847 pacientes.

Además de encontrar que el volumen de placa aumenta con la edad y es mayor en hombres que en mujeres, el estudio encontró que los pacientes que tenían un volumen de placa total en el percentil ≥75, es decir, entre los volúmenes de placa más altos, tenían un riesgo significativamente mayor de infarto de miocardio en comparación con aquellos por debajo del percentil 50.

Además, incluso después de ajustar por factores de riesgo clínicos adicionales, los pacientes en el percentil ≥75 de volumen de placa mantuvieron un riesgo de infarto elevado, con razones de riesgo ajustadas entre 2.38 y 2.50.

De esta manera, la distribución del volumen de placa coronaria, ajustada por edad y sexo y medida mediante el sistema de deep learning, es un predictor fuerte de infarto de miocardio, lo que subraya la utilidad de esta tecnología para identificar a personas en alto riesgo de eventos cardíacos.

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