La IA predice el riesgo cardiovascular a partir de tomografías computarizadas

Las enfermedades cardiovasculares siguen siendo la principal causa de muerte en todo el mundo y se cobran más de 17 millones de vidas al año. Identificar a las personas con alto riesgo es un desafío constante que requiere métodos más precisos. Los investigadores están recurriendo ahora a la inteligencia artificial (IA) para mejorar la predicción de la insuficiencia cardíaca y otros eventos cardiovasculares, incluida la estimación del momento en que se producen estos eventos, mediante el desarrollo de un modelo de IA que aprende de las exploraciones de los pacientes.

Este esfuerzo colaborativo en el que participan investigadores de la Universidad Case Western Reserve (Cleveland, Ohio, EUA) tiene como objetivo cerrar esta brecha mediante el desarrollo de herramientas avanzadas de inteligencia artificial para analizar las tomografías computarizadas (TC) de puntuación de calcio, una herramienta de diagnóstico de uso común. Una TC de puntuación de calcio es una exploración cardíaca no invasiva y de bajo costo que mide la cantidad de placa calcificada en las arterias coronarias. Esta placa, que puede estrechar u obstruir las arterias, es un indicador del riesgo de un ataque cardíaco. Además de evaluar la placa coronaria, estas exploraciones brindan información valiosa sobre la aorta, la forma del corazón, los pulmones, los músculos y el hígado.

El proyecto crea modelos predictivos impulsados por IA que analizan datos de  TC para medir el calcio junto con factores de riesgo clínicos y datos demográficos. El modelo de IA aprenderá a extraer nuevos conocimientos de las imágenes de tomografías computarizadas y utilizará estos hallazgos para estimar el riesgo de eventos cardiovasculares en grandes poblaciones de pacientes. Estos conocimientos incluyen mediciones del calcio coronario, la forma del corazón, la composición corporal, la densidad ósea y la grasa visceral, así como la edad y otros factores de riesgo. La IA puede procesar estas correlaciones más rápido y de manera más completa que los métodos tradicionales.

El equipo de investigación tiene como objetivo obtener una comprensión más profunda de cómo interactúan la salud cardíaca y la composición corporal, lo que permitirá a los médicos identificar con mayor precisión a los pacientes en riesgo. Al aprovechar datos existentes de TC de detección de dos grandes sistemas de salud, la investigación demuestra el potencial de la IA para resolver desafíos clínicos persistentes de manera rentable y escalable.

“Este proyecto representa un gran avance en la atención médica personalizada”, afirmó el líder del proyecto Shuo Li, profesor de ingeniería biomédica y ciencias de la computación y de datos de Case Western Reserve. “Tiene el potencial de establecer nuevos estándares para la prevención y el tratamiento de enfermedades cardiovasculares, así como de avanzar en la vanguardia del uso de la IA para analizar imágenes con el fin de transformar la atención médica.

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