La inteligencia artificial IA se ha mostrado prometedora para seleccionar pacientes con insuficiencia cardíaca para tratamientos costosos para prevenir las arritmias letales, informa un estudio presentado hoy en ICNC 2019. El estudio es el primero en utilizar un algoritmo de aprendizaje automático para predecir la muerte súbita en la insuficiencia cardíacapacientes
La Conferencia Internacional de Cardiología Nuclear y TC Cardíaca ICNC está coorganizada por la Sociedad Americana de Cardiología Nuclear ASNC, la Asociación Europea de Imagen Cardiovascular EACVI de la Sociedad Europea de Cardiología ESC, yAsociación Europea de Medicina Nuclear EANM.
Alrededor del 1-2% de los adultos en los países desarrollados tienen insuficiencia cardíaca, un síndrome clínico caracterizado por disnea, hinchazón de tobillos y fatiga.2 Una alta proporción de muertes en estos pacientes, especialmente aquellos con síntomas más leves, ocurren repentinamente debido a ventriculararritmias. Se recomiendan desfibriladores cardioversores implantables DAI o terapia de resincronización cardíaca con marcapasos y desfibrilador TRC-D para algunos pacientes para corregir arritmias potencialmente letales y reducir el riesgo de muerte súbita. Sin embargo, estos tratamientos son caros y no funcionanen todos los pacientes
El autor del estudio, el profesor Kenichi Nakajima, del Hospital Universitario de Kanazawa, Japón, dijo: "Nuestro modelo calculó la probabilidad de un evento arrítmico repentino con un área bajo la curva AUC de 0,74, donde 1,0 es una predicción perfecta y 0,5 es un azarresultado. Esto podría usarse para identificar pacientes de muy bajo riesgo para quienes no se requiere un ICD o CRT-D, y pacientes de muy alto riesgo que deberían recibir un dispositivo. Optimizar la evaluación de riesgos de esta manera mejorará la rentabilidad del tratamiento ".
El estudio incluyó a 529 pacientes con insuficiencia cardíaca con resultados conocidos de dos años para eventos arrítmicos repentinos incluyendo muerte arrítmica, muerte cardíaca repentina y shock apropiado de un DCI y muerte por insuficiencia cardíaca.
El aprendizaje automático, un tipo de IA utilizado por el motor de búsqueda de Google y el reconocimiento facial en teléfonos inteligentes, se utilizó para descubrir cómo se conectaron ocho variables utilizadas para predecir el pronóstico de los pacientes con insuficiencia cardíaca y crear una fórmula que las correlacione a dos añosresultados.
Los ocho factores fueron edad, sexo, gravedad de la insuficiencia cardíaca clase funcional de la New York Heart Association, función de bombeo cardíaco fracción de eyección ventricular izquierda, si la insuficiencia cardíaca fue causada por un suministro sanguíneo restringido isquemia, péptido natriurético de tipo Bnivel en la sangre, función renal tasa de filtración glomerular estimada y un parámetro de imagen nuclear.
Durante el seguimiento de dos años hubo 141 eventos 27% que consistieron en 37 eventos arrítmicos repentinos 7% y 104 muertes por insuficiencia cardíaca 20%. El ABC para predecir todos los eventos fue de 0.87, mientras quepara eventos arrítmicos y muerte por insuficiencia cardíaca fue de 0,74 y 0,91, respectivamente.
El profesor Nakajima dijo: "Este es un estudio preliminar y podemos mejorar la predicción de eventos arrítmicos al agregar variables y continuar entrenando el algoritmo de aprendizaje automático".
El parámetro de imagen fue la relación corazón / mediastino HMR de la captación de 123 yodo-metaiodobencilguanidina MIBG. MIBG es un análogo de radioisótopo de noradrenalina y se utiliza para evaluar la actividad de los nervios simpáticos cardíacos. Estudios anteriores han demostrado que HMR predicemuerte cardíaca en pacientes con insuficiencia cardíaca. La medida se obtiene inyectando MIBG en una vena, luego utilizando imágenes para evaluar la captación en el corazón y el mediastino superior centro de la cavidad torácica.
El profesor Nakajima señaló que, si bien las imágenes MIBG están aprobadas en los EE. UU. Y Japón para la práctica clínica, y en Europa para la investigación clínica, se usan con menos frecuencia fuera de Japón debido a su costo. Un trazador MIBG típico cuesta 350 € en Japón en comparación con€ 1,900-3,400 en los EE. UU. 3 Dijo: "Si bien los costos de la exploración pueden ser altos, sería una buena relación calidad-precio si se evitaran las implantaciones innecesarias de dispositivos".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Sociedad Europea de Cardiología . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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