Nuevo algoritmo de IA totalmente automatizado predice el riesgo de infarto con mayor precisión

Las enfermedades cardíacas siguen siendo la principal causa de muerte en los países desarrollados, y la predicción precisa del riesgo es un desafío clave para la prevención de infartos. La puntuación de calcio en la arteria coronaria (CAC) se ha convertido en un método popular para identificar a los pacientes con riesgo de enfermedad cardíaca, pero tiene sus limitaciones.

Los métodos actuales, como la puntuación de Agatston, no tienen en cuenta la ubicación de las placas calcificadas a lo largo de las arterias coronarias, lo cual es crucial para comprender el riesgo, ya que las placas cerca del origen de la arteria conllevan mayores riesgos. Ahora, un nuevo algoritmo de inteligencia artificial (IA) totalmente automatizado ha demostrado ser más eficaz que los métodos actuales para predecir el riesgo de infarto.

El algoritmo automatizado de IA, conocido como puntuación CAC-DAD, fue creado por investigadores de la Universidad de Australia Occidental (Perth, Australia) en colaboración con Artrya Ltd. (Perth, Australia), socio del sector de tecnología médica. Este algoritmo mide la calcificación coronaria y la distancia de cada placa al origen de la arteria coronaria, lo que proporciona una evaluación de riesgo más precisa. Al analizar cada placa individualmente, el algoritmo supera las limitaciones de los métodos tradicionales, como la clasificación errónea de placas estables y altamente calcificadas.

La puntuación CAC-DAD también permite reclasificar las placas como de bajo riesgo, algo que antes no era posible con los métodos convencionales. Esta herramienta, desarrollada tras años de investigación y avances tecnológicos, está diseñada para mejorar la predicción del riesgo de infarto, especialmente en poblaciones vulnerables.

El índice CAC-DAD se probó y validó en un estudio con un gran grupo de pacientes de la Facultad de Medicina de la UWA e instituciones colaboradoras. Los hallazgos, publicados en The American Journal of Human Genetics, muestran que el índice CAC-DAD es más efectivo y preciso que el índice Agatston para predecir el riesgo de infarto, especialmente en el momento de la cirugía.

La combinación del índice CAC-DAD con el índice Agatston mejoró aún más la precisión de las predicciones de riesgo, lo que sugiere que la herramienta tiene un potencial significativo para su uso clínico. Los investigadores planean validar el poder predictivo del índice CAC-DAD en cohortes internacionales más grandes y explorar su papel en la prevención personalizada de enfermedades cardíacas.

“Su puntuación de calcio es el mayor predictor individual de su riesgo de sufrir un primer infarto, y optimizar su precisión tendrá beneficios significativos para el manejo de ese riesgo”, dijo el profesor Girish Dwivedi, autor principal de la Facultad de Medicina de UWA.

Enlaces relacionados:
Universidad de Australia Occidental
Artrya Ltd.