Un algoritmo de aprendizaje profundo predice con precisión el riesgo de muerte por enfermedad cardiovascular utilizando información de exámenes de TC de baja dosis realizados para el cribado del cáncer de pulmón, según un estudio publicado en Radiology: Cardiothoracic Imaging.

Las enfermedades cardiovasculares son la principal causa de mortalidad en todo el mundo.

Incluso supera al cáncer de pulmón como principal causa de muerte en los grandes fumadores.

Las tomografías computarizadas de baja dosis se utilizan para detectar el cáncer de pulmón en personas de alto riesgo, como los grandes fumadores.

Estas tomografías también ofrecen la oportunidad de detectar enfermedades cardiovasculares al extraer información sobre la calcificación en el corazón y la aorta.

La presencia de calcio en estas zonas está relacionada con la acumulación de placa y es un fuerte predictor de la mortalidad por enfermedades cardiovasculares, ataques cardíacos y accidentes cerebrovasculares.

En estudios anteriores se utilizó la información extraída de las imágenes de TAC, así como otros factores de riesgo, como los niveles de colesterol y la presión arterial, y datos clínicos autodeclarados, como el historial de enfermedades.

Para el nuevo estudio, los investigadores probaron un método más rápido y automatizado que puede predecir la mortalidad por enfermedades cardiovasculares a cinco años con una mínima carga de trabajo adicional.

El método aprovecha el poder del aprendizaje profundo, un tipo avanzado de inteligencia artificial en el que el algoritmo informático aprende esencialmente de las imágenes las características importantes para la predicción de la mortalidad.

Utilizando datos de 451 participantes, con una edad media de 61 años, que se sometieron a una TC de baja dosis durante un período de dos años en el National Lung Screening Trial, los investigadores entrenaron el método para cuantificar seis tipos de calcificación vascular.

A continuación, probaron el método con los datos de 1.113 participantes.

El modelo de predicción que utilizaba las puntuaciones de calcio superaba al modelo de referencia que sólo utilizaba las características autodeclaradas de los participantes, como la edad, los antecedentes de tabaquismo y los antecedentes de enfermedad.

El método funciona en dos etapas, según el autor principal del estudio, el doctor Bob D. de Vos, del Centro Médico de la Universidad de Ámsterdam y del Instituto de Ciencias de la Imagen del Centro Médico Universitario de Utrecht (Países Bajos).

La primera etapa determina la cantidad y la ubicación de la calcificación arterial en las arterias coronarias y la aorta utilizando el aprendizaje profundo.

La segunda etapa utiliza un enfoque estadístico más convencional para la predicción de la mortalidad.

La segunda etapa también indica qué características son más predictivas de la mortalidad a cinco años.

"El análisis muestra que encontramos predictores que normalmente no se describen en una literatura, posiblemente porque realizamos el análisis en participantes de cribado de cáncer de pulmón que ya tienen un alto riesgo de enfermedad cardiovascular por un historial de tabaquismo intenso y la presencia de calcificación arterial extensa", dijo el Dr. de Vos.

El método podría integrarse fácilmente en el cribado del cáncer de pulmón, dijo el Dr. de Vos.

No requiere ningún equipo especial y no añadiría tiempo al examen.

"El método sólo utiliza información de imagen, es totalmente automático y es rápido", dijo el Dr. de Vos. "El método obtiene puntuaciones de calcio en un TAC torácico completo en menos de medio segundo. Esto significa que el método debería ser fácil de implementar en los exámenes rutinarios de los pacientes y en las revisiones."

Y lo que es más importante, el método podría ayudar a identificar a las personas de una población de fumadores empedernidos que podrían tener un mayor riesgo de muerte por causas relacionadas con las enfermedades cardiovasculares.

"Los estudios de cribado pulmonar demuestran que los fumadores empedernidos mueren tanto de enfermedades cardiovasculares como de cáncer de pulmón", afirma el Dr. de Vos. "Pero también vemos que algunas personas con puntuaciones de calcio muy altas sobreviven, mientras que otras con puntuaciones bajas sí sufren eventos cardíacos importantes". El trabajo ofrece una orientación para futuras investigaciones que permitan determinar con precisión qué calcificaciones son peligrosas."

Los investigadores han desarrollado una serie de métodos de puntuación automática del calcio que pueden aplicarse a una gran variedad de datos.

Ahora están trabajando en un método de puntuación de calcio que detecte con precisión la calcificación arterial en datos de baja calidad, como los afectados por el movimiento cardíaco, la baja resolución de la imagen o los altos niveles de ruido.

"Hemos desarrollado un método, por ejemplo, que puede detectar calcificaciones coronarias incluso cuando las lesiones están por debajo del umbral utilizado clínicamente", dijo el Dr. de Vos. "De este modo, esperamos aumentar la reproducibilidad de la puntuación de calcio y permitir una predicción más precisa".

El Grupo de Trabajo de Servicios Preventivos de los Estados Unidos (USPSTF) ha ampliado recientemente su recomendación sobre el cribado de cáncer de pulmón con TC de baja dosis para incluir a las personas de alto riesgo, de 50 a 80 años, que tengan un historial de 20 años o más de tabaquismo y sean fumadores actuales o ex fumadores que hayan dejado de fumar en los últimos 15 años, lo que facilita el acceso al cribado a una población más amplia y diversa.

Fuente: Radiological Society of North America