La inteligencia artificial IA proporciona una herramienta automatizada y precisa para medir un marcador común de enfermedad cardíaca en pacientes que reciben tomografías computarizadas de tórax para la detección del cáncer de pulmón, según un estudio presentado hoy en la reunión anual de la Sociedad Radiológica de América del Norte RSNA.
La tomografía computarizada de tórax en dosis bajas está aprobada para la detección del cáncer de pulmón en personas de alto riesgo, como los fumadores de mucho tiempo. Si bien estas tomografías computarizadas están destinadas a diagnosticar cáncer de pulmón, el calcio en las arterias coronarias, una medida de la placa en las arteriastambién visible en la TC. La puntuación de calcio en la arteria coronaria derivada de la TC es una medida bien establecida que ayuda a los médicos a decidir quién debe tomar medicamentos preventivos para reducir el colesterol llamados estatinas.
"Las nuevas pautas de colesterol alientan el uso de la puntuación de calcio para ayudar a los médicos y pacientes a decidir si tomar una estatina", dijo el coautor del estudio Michael T. Lu, MD, MPH, director de IA en el Centro de Investigación de Imágenes Cardiovasculares CIRC en el Hospital General de Massachusetts MGH en Boston ". Para pacientes seleccionados con riesgo intermedio de enfermedad cardíaca, si el puntaje de calcio es 0, la estatina puede diferirse. Si el puntaje de calcio es alto, entonces esos pacientes deben tomar una estatina"
A pesar de su valor pronóstico, el calcio de la arteria coronaria no se mide de forma rutinaria en el cribado pulmonar CT con dosis bajas, ya que las mediciones requieren un software dedicado y agregan tiempo a la interpretación.
"Si nuestra herramienta detecta una gran cantidad de calcio en las arterias coronarias en un paciente, entonces tal vez podamos enviar a ese paciente a un especialista para su seguimiento", dijo el autor principal, Roman Zeleznik, M.Sc., B.Sc., delPrograma de Inteligencia Artificial en Medicina AIM en el Hospital Brigham and Women's de Boston BWH y el Instituto del Cáncer Dana-Farber. "Esto facilitaría que los pacientes reciban el tratamiento adecuado".
El equipo de investigación, que representa una estrecha colaboración entre el CIRC de MGH y AIM en BWH, recientemente desarrolló y probó una técnica que utiliza el aprendizaje profundo, un tipo sofisticado de IA, para medir automáticamente el calcio de la arteria coronaria en las imágenes de TC de tórax.sistema de aprendizaje profundo en TC cardíacas y TC de tórax en las que se midió manualmente el calcio de la arteria coronaria. Luego probaron el sistema en tomografías computarizadas de miles de fumadores empedernidos, de entre 55 y 74 años, que formaron parte del National Lung Screening Trial NLST, un estudio importante que estableció el valor de la TC para proporcionar detección temprana del cáncer de pulmón.
Los resultados mostraron que los puntajes de calcio en la arteria coronaria derivados del aprendizaje profundo correspondían estrechamente a los de los lectores humanos. Además, hubo una asociación significativa entre los puntajes de calcio en el aprendizaje profundo y la muerte cardiovascular durante el seguimiento de 6.5 años.
"Hay información sobre la salud cardiovascular en estas tomografías computarizadas", dijo el Dr. Lu. "Esta es una forma automática de extraer esa información, que puede ayudar a los pacientes y a los médicos a tomar decisiones sobre la terapia preventiva".
Por ejemplo, la cuantificación automática de calcio coronario podría usarse para segregar a las personas en grupos de alto y bajo riesgo.
El sistema de aprendizaje profundo se ejecuta en segundo plano y no agrega tiempo al examen. La capacidad del sistema para automatizar la evaluación de calcio coronario podría ser de gran ayuda para la investigación, ya que puede evaluar grandes cantidades de pacientes en mucho menos tiempo del que llevaríalectores humanos.
También podría tener valor fuera de la población de cribado pulmonar. El equipo de investigación ya ha demostrado su eficacia en personas con dolor torácico estable y agudo.
"Tenemos una herramienta que en el futuro se puede usar en casi todos los escáneres de tórax para generar información clínicamente relevante para una gran cantidad de pacientes", dijo el coautor del estudio, Hugo Aerts, Ph.D., director delPrograma AIM en BWH.
El equipo de investigación ya ha demostrado resultados similares en poblaciones de ensayos clínicos en pacientes con dolor torácico estable ensayo PROMISE y agudo ensayo ROMICAT.
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Materiales proporcionados por Sociedad Radiológica de América del Norte . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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