Los investigadores han desarrollado una red de aprendizaje profundo capaz de predecir con precisión el riesgo de una persona de sufrir eventos cardíacos adversos, presentando sus hallazgos virtualmente en la Reunión Anual 2021 de la Sociedad de Medicina Nuclear e Imágenes Moleculares (SNMMI).
El nuevo análisis incluyó datos de más de 20.000 pacientes que se sometieron a imágenes de perfusión miocárdica (MPI) por TC de emisión de fotón único (SPECT). El algoritmo avanzado usó esos resultados SPECT MPI para determinar el riesgo de cada paciente de un evento cardíaco adverso importante (infartos de miocardio o muertes cardiovasculares, por ejemplo) y luego se siguió a los pacientes durante un promedio de casi cinco años para probar la precisión del algoritmo.
En general, encontraron los autores, la tasa anual de eventos cardíacos adversos importantes entre los pacientes con las puntuaciones más altas de aprendizaje profundo fue del 9,7%. Esto representó un aumento de 10,2 veces en comparación con la tasa anual entre los pacientes con las puntuaciones más bajas. “Estos hallazgos muestran que la inteligencia artificial podría incorporarse en las estaciones de trabajo clínicas estándar para ayudar a los médicos a realizar una evaluación de riesgo precisa y rápida de los pacientes que se someten a escaneos SPECT MPI”, Ananya Singh, MS, ingeniera de software de investigación en el laboratorio de Slomka en Cedars-Sinai Medical Center en Los Ángeles, dijo en un comunicado preparado. “Este trabajo significa la ventaja potencial de incorporar técnicas de inteligencia artificial en protocolos de imágenes estándar para ayudar a los lectores con la estratificación del riesgo”.
Fuente: cardiovascularbusiness.com/
