Inteligencia Artificial puede predecir el riesgo de enfermedad cardíaca con una radiografía
El aprendizaje profundo es un tipo avanzado de inteligencia artificial que puede entrenarse para buscar en imágenes de rayos X
Inteligencia Artificial es usada para analizar radiografías Crédito: Courtesy of the American Cancer Society | Getty Images
Las enfermedades cardiacas son unas de las que más muertes generan al año en todo el mundo, por lo que es importante prevenirlas. Para ellos, un grupo de científicos recurrió a la ayuda de la Inteligencia Artificial.
Un grupo de investigadores han desarrollado un modelo de aprendizaje profundo que utiliza una sola radiografía de tórax para predecir el riesgo a diez años de muerte por infarto de miocardio o ictus, derivado de una enfermedad cardiovascular aterosclerótica.
El aprendizaje profundo es un tipo avanzado de inteligencia artificial (IA) que puede entrenarse para buscar en imágenes de rayos X patrones asociados a enfermedades.
Especialistas afiliados al Centro de Investigación de Imágenes Cardiovasculares del Hospital General de Massachusetts entrenaron un modelo de aprendizaje profundo utilizando una sola radiografía de tórax (CXR) de entrada. Desarrollaron el modelo, conocido como riesgo CXR-CVD, para predecir el riesgo de muerte por enfermedad cardiovascular.
“Nuestro modelo de aprendizaje profundo ofrece una solución potencial para el cribado oportunista basado en la población del riesgo de enfermedad cardiovascular utilizando imágenes de rayos X de tórax existentes”, dijo el autor principal del estudio, Jakob Weiss, M.D.
Los científicos utilizaron 147,497 radiografías de tórax de 40,643 participantes en el Ensayo de cribado del cáncer de próstata, pulmón, colorrectal y ovario, un ensayo controlado aleatorizado multicéntrico diseñado y patrocinado por el Instituto Nacional del Cáncer.
Los investigadores probaron el modelo utilizando una segunda cohorte independiente de 11.430 pacientes ambulatorios (edad media 60,1 años; 42,9% varones) que se sometieron a una radiografía de tórax ambulatoria de rutina.
De los 11.430 pacientes, 1.096, o el 9,6%, sufrieron un acontecimiento cardiaco adverso grave durante la mediana de seguimiento de 10,3 años. Hubo una asociación significativa entre el riesgo pronosticado por el modelo de aprendizaje profundo de riesgo de ECV-CXR y los eventos cardiacos mayores observados.
“Lo bueno de este método es que sólo se necesita una radiografía, que se hace millones de veces al día en todo el mundo”, explica el Dr. Weiss. “Sobre la base de una sola imagen de rayos X de tórax existente, nuestro modelo de aprendizaje profundo predice futuros eventos cardiovasculares adversos mayores con un rendimiento similar y un valor incremental al estándar clínico establecido.”
La importancia de la Inteligencia Artificial
El Dr. Weiss reconoció que desde hace tiempo sabían que las radiografías podría ofrecer información más allá de los hallazgos diagnósticos tradicionales, pero que no habían utilizado esos datos ante la falta de un método confiable para detectarlos y estudiarlos, hasta la llegada de la Inteligencia Artificial.
”Hace tiempo que reconocemos que las radiografías capturan información más allá de los hallazgos diagnósticos tradicionales, pero no hemos utilizado estos datos porque no hemos tenido métodos sólidos y confiables”, dijo el Dr. Weiss. “Los avances en IA lo están haciendo posible ahora“.
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