Ejemplos de casos de análisis cuantitativo de placa en angiografía por TC coronaria y PET con 18F-NaF en pacientes con enfermedad arterial coronaria establecida. Angiografía híbrida por TC y PET con 18F-NaF de arterias coronarias. (A) Un hombre de 70 años de edad, que presentó una enfermedad difusa en gran medida no calcificada (panel central en rojo) en la DA y demostró un aumento de la captación de 18F-NaF en la DA en la PET. (B) Un hombre de 59 años con aterosclerosis LCX leve, que se presentó con una carga alta de placa no calcificada (panel central en rojo) en la angiografía por TC, captación significativa de 18F-NaF y experimentó un infarto de miocardio lateral sin elevación del segmento ST durante el seguimiento. LAD = descendente anterior izquierda; LCX = circunflejo izquierdo; LAP = placa de baja atenuación. Crédito: Primer autor Jacek Kwiecinski y autor principal Piotr Slomka, Cedars-Sinai, Los Ángeles, California, en colaboración con la Universidad de Edimburgo, Reino Unido.
Al combinar la información de dos técnicas de imágenes avanzadas con datos clínicos, los médicos pueden mejorar su predicción de ataques cardíacos, según una investigación publicada en la edición de enero de La Revista de Medicina Nuclear. Cuando se evalúan juntos en un modelo de inteligencia artificial, coronario 18Se encontró que la captación de F-NaF en la PET y las características cuantitativas de la placa coronaria en la angiografía por TC son fuertes predictores complementarios del riesgo de ataque cardíaco en pacientes con enfermedad arterial coronaria establecida, lo que proporciona una predicción del riesgo superior a la de los datos clínicos solos.
En la práctica clínica diaria, predecir un ataque al corazón es un desafío. La probabilidad pronosticada de un ataque cardíaco generalmente se basa en los factores y puntajes de riesgo cardiovascular, especialmente en pacientes con sospecha de enfermedad arterial coronaria. Sin embargo, en pacientes con enfermedad arterial coronaria confirmada, los factores de riesgo cardiovascular y las puntuaciones no siempre muestran el cuadro completo.
«Recientemente, las técnicas de imágenes avanzadas han demostrado ser muy prometedoras para determinar qué pacientes con enfermedades de las arterias coronarias corren mayor riesgo de sufrir un ataque al corazón. Estas técnicas incluyen 18F-fluoruro de sodio (18F-NaF), PET, que evalúa la actividad de la enfermedad en las arterias coronarias, y angiografía por TC, que proporciona un análisis cuantitativo de la placa», dijo Piotr J. Slomka, Ph.D., FACC, FASNC, FCCPM, director de Innovación en Imágenes de Centro Médico Cedars-Sinai en Los Ángeles, California.»Nuestro objetivo en el estudio era investigar si la información proporcionada por 18La angiografía F-NaF PET y CT es complementaria y podría mejorar la predicción de ataques cardíacos con el uso de técnicas de inteligencia artificial».
Casi 300 pacientes con aterosclerosis coronaria establecida participaron en el estudio. A todos los pacientes se les realizó una evaluación clínica basal con evaluación de su perfil de factores de riesgo cardiovascular. Todos los pacientes recibieron tratamiento coronario híbrido. 18F-NaF PET y angiografía coronaria por TC de contraste. El aprendizaje automático, un tipo de inteligencia artificial, se utilizó para calcular una puntuación conjunta para el riesgo de ataque cardíaco mediante la incorporación de variables clave de la evaluación clínica, 18Hallazgos PET F-NaF y variables cuantitativas TC.
El modelo de aprendizaje automático mostró una mejora sustancial en la predicción de ataques cardíacos con respecto a los datos clínicos solos. Este enfoque demostró que 18La angiografía F-NaF PET y CT son complementarias y aditivas, y la combinación de ambas proporciona la predicción de resultados más sólida.
«18La F-NaF PET combinada con imágenes anatómicas proporcionadas por la angiografía por TC tiene el potencial de permitir la medicina de precisión al guiar el uso de intervenciones terapéuticas avanzadas», señaló Slomka. «Nuestro estudio respalda el uso de métodos de inteligencia artificial para integrar imágenes multimodales y datos clínicos para predicción robusta de ataques al corazón».
El aprendizaje automático predice el riesgo de muerte en pacientes con enfermedad cardíaca sospechada o conocida
Jacek Kwiecinski et al, Aprendizaje automático con 18F-fluoruro de sodio PET y análisis cuantitativo de placa en angiografía por TC para el riesgo futuro de infarto de miocardio, Revista de Medicina Nuclear (2021). DOI: 10.2967/jnumed.121.262283
Proporcionado por la Sociedad de Medicina Nuclear e Imágenes Moleculares
Citación: modelo de inteligencia artificial PET/CT ideal para predecir el riesgo de un futuro ataque cardíaco (11 de enero de 2022) consultado el 11 de enero de 2022 en https://medicalxpress.com/news/2022-01-petct-artificial-intelligence-ideal-future. html
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