La nueva IA puede detectar automáticamente una afección cardíaca grave
Los investigadores han creado una nueva técnica de inteligencia artificial (IA) que utiliza imágenes de tomografía de coherencia óptica (OCT) para detectar automáticamente la erosión de la placa en las arterias del corazón.
El control de la placa arterial es crucial porque, si se desintegra, puede obstruir el flujo de sangre al corazón y desencadenar un ataque al corazón u otros problemas peligrosos.
«Si la placa de colesterol que recubre las arterias comienza a erosionarse, puede provocar una reducción repentina del flujo sanguíneo al corazón, conocida como síndrome coronario agudo, que requiere tratamiento urgente», dijo el líder del equipo de investigación, Zhao Wang, de la Universidad de Ciencia y Tecnología Electrónica de China.
“Nuestro nuevo método podría ayudar a mejorar el diagnóstico clínico de la erosión de la placa y usarse para desarrollar nuevos tratamientos para pacientes con enfermedades del corazón”.
La OCT es una técnica de imagen óptica con resolución a escala micrométrica que se puede utilizar dentro de los vasos sanguíneos para producir imágenes en 3D de las arterias coronarias, que transportan sangre al corazón.
Aunque los médicos utilizan con mayor frecuencia la OCT intravascular para comprobar la erosión de la placa, existe un nivel sustancial de variabilidad entre observadores debido al volumen de datos generados y la dificultad de interpretar visualmente las imágenes.
Para abordar este problema, Wang colaboró con un equipo de ingenieros de su institución y profesionales médicos del 2.º Hospital Afiliado de la Universidad Médica de Harbin bajo la dirección de Bo Yu para crear un método objetivo automatizado que utiliza IA para identificar la erosión de la placa basada en en imágenes OCT.
Explican el nuevo método en la revista Biomedical Optics Express de Optica Publishing Group y demuestran que es lo suficientemente preciso como para servir posiblemente como base para el diagnóstico clínico.
“Nuestro nuevo método basado en IA puede detectar automáticamente la presencia de erosión de la placa utilizando las imágenes OCT originales sin ninguna entrada adicional”, dijo Wang. “La capacidad de detectar la erosión de la placa de manera objetiva y automática reducirá la laboriosa evaluación manual asociada con el diagnóstico”.
Aplicando IA
El nuevo método consta de dos pasos principales. Primero, un modelo de IA conocido como red neuronal utiliza la imagen original y dos piezas de información de forma para predecir regiones de posible erosión de la placa.
Luego, la predicción inicial se refina con un algoritmo de posprocesamiento basado en características clínicamente interpretables que imitan el conocimiento que usan los médicos profesionales para hacer un diagnóstico.
«Tuvimos que desarrollar un nuevo modelo de IA que incorpore información de forma explícita, la característica clave utilizada para identificar la erosión de la placa en las imágenes OCT», dijo Wang.
“La tecnología subyacente de imágenes OCT intravasculares también es crucial porque actualmente es la modalidad de imágenes de mayor resolución que se puede usar para diagnosticar la erosión de la placa en pacientes vivos”.
Cuando se usa OCT para imágenes intravasculares, la sonda de imágenes se tira automáticamente hacia atrás dentro de un catéter, produciendo cientos de imágenes por cada retroceso. Los investigadores probaron su método utilizando 16 pullbacks de 5553 imágenes clínicas de OCT con erosión de placa y 10 pullbacks de 3224 imágenes sin erosión de placa.
El método automatizado predijo correctamente el 80 por ciento de los casos de erosión de la placa con un valor predictivo positivo del 73 por ciento. También encontraron que los diagnósticos basados en el método automatizado coincidían bien con los de tres médicos experimentados.
“Aunque se necesitan más validaciones de seguridad y aprobación regulatoria para el uso clínico independiente en pacientes, la técnica podría usarse para facilitar el diagnóstico de la erosión de la placa”, dijo Wang.
«Esto implicaría que los médicos hicieran una verificación final del hallazgo del algoritmo y luego determinaran la causa del síndrome coronario agudo y las mejores estrategias de tratamiento».
Estudiando nuevos tratamientos
El método también podría ser útil para analizar las cantidades masivas de datos OCT existentes al eliminar el tedioso y lento proceso del análisis manual de imágenes. Esto podría ayudar a los científicos a mejorar la identificación y el tratamiento de la erosión de la placa.
Por ejemplo, a menudo se usa un stent para recuperar el flujo sanguíneo reducido en pacientes con síndrome coronario agudo, pero estudios recientes sugieren que algunos medicamentos podrían ofrecer una alternativa menos invasiva.
“Las imágenes intravasculares, acompañadas de tecnologías de inteligencia artificial, pueden ser una herramienta extremadamente valiosa para el diagnóstico de la enfermedad de las arterias coronarias y la planificación del tratamiento”, dijo Wang.
“En el futuro, este nuevo enfoque podría ayudar a los médicos a desarrollar estrategias de tratamiento individualizadas para el manejo óptimo de pacientes con síndrome coronario agudo”.
Los investigadores ahora están trabajando para mejorar su nueva técnica incorporando mejor información 3D e incorporando más datos sin etiquetar para mejorar el rendimiento del modelo de IA.
En el futuro, también planean usar un conjunto de datos más grande que incluya una población global para entrenar y evaluar el algoritmo. También quieren explorar cómo podría usarse en diversas situaciones clínicas para demostrar aún más su utilidad y valor potencial.
Referencia: «Detección in vivo de la erosión de la placa mediante tomografía de coherencia óptica intravascular mediante inteligencia artificial» por Haoyue Sun, Chen Zhao, Yuhan Qin, Chao Li, Haibo Jia, Bo Yu y Zhao Wang, 16 de junio de 2022, Biomedical Optics Expres
