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El análisis de tomografías mediante inteligencia artificial puede predecir eventos cardiovasculares
Investigadores estadounidenses demuestran que el nuevo sistema sería más preciso que los métodos estándar
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En los EUA, cada año se realizan más de 80 millones de tomografías computarizadas (TC). Estas pruebas pueden ofrecer más información de la prevista inicialmente, pero a menudo no se utiliza.
En este sentido, un equipo de investigadores estadounidenses ha recurrido a tomografías abdominales para el cribado del cáncer colorrectal con el objetivo de estudiar si la información que ofrecen, una vez analizada por un sistema de inteligencia artificial (IA), podría proporcionar datos relevantes para prevenir riesgos cardiovasculares.
En un artículo publicado en The Lancet Digital Health, los autores analizaron de forma retrospectiva los datos de más de 9.000 pacientes que se sometieron a una TC abdominal entre 2004 y 2016. Durante una mediana de seguimiento de 8,8 años, el 20% de los pacientes sufrió eventos cardiovasculares o murieron.
Los autores analizaron de forma retrospectiva los datos de más de 9.000 pacientes sometidos a una TC abdominal
En relación con la IA, se utilizaron algoritmos basados en TC con métricas predefinidas para cuantificar la calcificación aórtica, la densidad muscular, los lípidos en el hígado y la densidad mineral ósea, entre otros parámetros.
Los resultados revelaron que los datos de las TC procesadas por IA de forma automática eran más precisas a la hora de predecir eventos adversos como la muerte, el infarto de miocardio o los accidentes cerebrovasculares que métodos estándar habituales como el Framingham Risk Score (FRS) y el índice de masa corporal (IMC).
Además, los investigadores observaron que los datos analizados en relación con la calcificación aórtica por sí solos ya superaban la precisión del FRS a la hora de predecir eventos cardiovasculares importantes y supervivencia global.
A la vista de estos resultados, los autores concluyen que los datos procedentes de TC podrían aplicarse en otras indicaciones y resultar de utilidad a la hora de predecir el riesgo de sufrir diferentes patologías en el futuro.
Fuente: National Institutes of Health.
Referencia
Pickhardt PJ, Graffy PM, Zea R, et al. Automated CT biomarkers for opportunistic prediction of future cardiovascular events and mortality in an asymptomatic screening population: a retrospective cohort study. Lancet Digit Health. 2020. doi:10.1016/S2589-7500(20)30025-X
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