Desarrollan un sistema basado en inteligencia artificial que permite prevenir infartos

Un equipo conformado por investigadores del Conicet y la Universidad Favaloro desarrolló un sistema basado en la inteligencia artificial para procesar tomografías del corazón. De esta forma, los radiólogos podrán efectuar diagnósticos más precisos y con mayor rapidez para prevenir infartos, accidentes cerebrovasculares y otros eventos vasculares.

La herramienta está en una fase de prototipo y demostró tener una tasa de efectividad que superó el 95% tras el análisis de imágenes de casi 1200 pacientes. El trabajo se realizó con la colaboración de radiólogos de la Unidad de Imágenes Cardiovasculares del Hospital Europeo Georges Pompidou, en París, Francia.

“Nuestro sistema no está aún preparado para ser transferido al ámbito médico, pero hemos dado un paso en esa dirección. Queremos que funcione como una herramienta de apoyo al radiólogo, que acelere su trabajo, pero siempre brindándole la posibilidad de verificar visualmente la detección automática para que pueda corregir y validar”, especificó Damián Craiem, director del estudio, investigador del Conicet y jefe del Laboratorio de Bioingeniería en el Instituto de Medicina Traslacional, Trasplante y Bioingeniería.

Una de las principales enfermedades vasculares es la aterosclerosis y consiste en la acumulación patológica de lípidos dentro de la pared arterial. Estas placas lipídicas envejecen y pueden calcificarse, desencadenando infartos, ACV y otros eventos vasculares.

“En pacientes con indicios de enfermedad cardiovascular, la detección del calcio coronario y aórtico con imágenes de tomografía ha demostrado ser una herramienta efectiva para mejorar la prevención temprana. Nuestro sistema con IA detecta y mide de forma rápida y precisa el calcio que figura en esas imágenes”, explicó Craiem.

Recalcó que la presencia de calcio en las arterias coronarias está asociada a un aumento del riesgo de infartos. «Hace varios años que estudiamos el calcio aórtico ya que hay indicios de que es más específico para predecir eventos extra-coronarios como los accidentes cerebrovasculares”, dijo.

El calcio vascular se observa en las tomografías como manchas blancas que aparecen en los bordes de las paredes arteriales. Para medirlo, el radiólogo utiliza generalmente un software que le permite explorar el corazón y las arterias y, resaltar las potenciales lesiones.

“Un paciente puede tener decenas de calcificaciones y este procedimiento suele ser largo y tedioso. Nuestro proyecto consistió en entrenar un software para que primero aprenda a reconocer la aorta donde se forman las calcificaciones y luego busque potenciales lesiones y decida cuáles son verdaderas. En un par de minutos el sistema de IA entrega las mediciones de calcio que a un radiólogo a veces puede llevarle entre 15 y 30 minutos”, puntualizó el investigador.

El nuevo sistema fue testeado para analizar tomografías de calcio aórtico de 1190 pacientes (80% hombres y 20% mujeres, de entre 48 y 66 años) y se comprobó que su desempeño tuvo una tasa de efectividad que superó el 95%.

La detección del calcio vascular se realiza como una medición de prevención primaria, es decir que se busca prevenir eventos severos como un infarto o un ACV. En función de la cantidad de calcio encontrado, al paciente se le realizan recomendaciones que pueden ir desde un cambio de dieta, actividad física o terapias para dejar de fumar, hasta el tratamiento con medicamentos para controlar la presión y el colesterol. “El resultado de una exploración de calcio puede arrojar buenas noticias. Los pacientes sin calcio vascular suelen tener riesgos muy bajos de eventos cardiovasculares”, afirmó Craiem.