La cuantificación de la placa de ateroma a partir de la angiografía coronaria por tomografía computarizada se ha convertido en un predictor valioso del riesgo cardiovascular. Cuando dicha placa se acumula en las arterias puede provocar que las arterias se endurecen y se estreche,es decir, aterosclerosis. Si se reduce el suministro de sangre al corazón, puede producirse un ataque cardíaco. La aterosclerosis también puede provocar insuficiencia cardíaca, accidente cerebrovascular y pérdida de extremidades.

El aprendizaje profundo puede proporcionar una cuantificación automatizada de la placa coronaria a partir de la angiografía por tomografía computarizada, según se desprende de un estudio llevado a cabo por el Hospital Cedars-Sinai (EEUU), en el que se detalla cómo se entrenó un programa de aprendizaje profundo para buscar patrones en una prueba cardíaca de uso común como es la angiografía por tomografía computarizada.

Diferencia de género

Entre sus resultados, publicados en la revista ´Circulation Cardiovascular Imaging´, cabe destacar que las distribuciones específicas por edad y sexo del paciente para los volúmenes de placa coronaria basados ​​en aprendizaje profundo son fuertemente predictivas del infarto de miocardio, y el riesgo más alto se observa en pacientes varones con volúmenes de placa coronaria en el percentil ≥75. Con respecto a las mujeres, se observaron volúmenes de placa más bajos en comparación con los hombres de la misma edad. Los pacientes en percentiles más altos para el volumen de placa tenían más probabilidades de sufrir un ataque cardíaco.

En este estudio multicéntrico internacional de 2.803 pacientes, se utilizó un sistema de aprendizaje profundo previamente validado para cuantificar la placa coronaria a partir de angiografía por tomografía computarizada. Se determinaron las distribuciones específicas por edad y sexo del volumen de placa coronaria de 956 pacientes sometidos a angiografía por tomografía computarizada por enfermedad coronaria estable de 5 cohortes. Se utilizaron muestras externas multicéntricas para evaluar las asociaciones entre los percentiles de placa coronaria y el infarto de miocardio.

"El uso de la IA para medir las placas coronarias influirá significativamente en la práctica clínica", afirmó Damini Dey, profesor de Ciencias Biomédicas en Cedars-Sinai y autor correspondiente del estudio. "Además de informar a un paciente sobre su volumen total de placa, puede resultar más fácil comprender su riesgo de sufrir un ataque cardíaco a partir de los volúmenes de placa en relación con otros pacientes de edad y sexo similares", concluyó el experto.