Un biomarcador de inteligencia artificial (IA) basado en vídeo (estenosis aórtica digital [AS] Índice de gravedad [DASSi]) puede detectar el desarrollo y la progresión de la EA grave en pacientes sometidos a ecocardiografía o resonancia magnética cardíaca, según un estudio publicado en línea el 6 de abril en JAMA Cardiología coincidiendo con la reunión anual del Colegio Americano de Cardiología, celebrada del 6 al 8 de abril en Atlanta.
Evangelos K. Oikonomou, MD, D.Phil., de la Facultad de Medicina de Yale en New Haven, Connecticut, y sus colegas implementaron DASSi en pacientes sin EA o con EA de leve a moderada al inicio del estudio para identificar el desarrollo y la progresión de la EA. en un estudio de cohorte. Se incluyeron un total de 12.599 participantes en el estudio ecocardiográfico: 8.798 del Sistema de Salud de Yale New Haven (YNHHS) y 3.801 del Centro Médico Cedars-Sinai (CSMC).
Los investigadores encontraron que un DASSi inicial más alto se asociaba con una progresión más rápida en la velocidad de la válvula aórtica (AV-Vmáximo; por incremento de 0,1 DASSi, 0,033 y 0,082 m/s por año en YNHHS y CSMC, respectivamente), con valores de 0,2 o más asociados con un riesgo de reemplazo de válvula aórtica de cuatro a cinco veces mayor en comparación con valores de <0,2 (índices de riesgo ajustados [95 percent confidence intervals]4,97 [2.71 to 5.82] y 4.04 [0.92 to 17.70] para YNHHS y CSMC, respectivamente), independientemente de las variables de confusión de edad, sexo, raza, etnia, fracción de eyección y AV-V.máximo. Los hallazgos se reprodujeron en 45.474 participantes sometidos a imágenes de resonancia magnética cardíaca en el Biobanco del Reino Unido.
«Nuestro estudio define un nuevo fenotipado videográfico basado en IA de la anatomía y función cardíaca para detectar trayectorias clínicas distintas entre pacientes sin EA o sin EA, que se generalizan en cohortes multinacionales y modalidades no invasivas», escriben los autores.
Varios autores revelaron vínculos con la industria farmacéutica, un autor reveló una patente relacionada y un autor reveló pagos de bufetes de abogados.
Más información:
Evangelos K. Oikonomou et al, Un biomarcador de IA multimodal basado en vídeo para el desarrollo y la progresión de la estenosis aórtica, JAMA Cardiología (2024). DOI: 10.1001/jamacardio.2024.0595
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Citación: ACC: biomarcador de vídeo basado en IA detecta la progresión de la estenosis aórtica (2024, 8 de abril) obtenido el 8 de abril de 2024 de https://medicalxpress.com/news/2024-04-acc-ai-based-video-biomarker.html
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