El modelo se basa en una imagen de rayos X para predecir futuros eventos cardiovasculares adversos, lo que podría dar lugar a medidas preventivas.

El modelo, conocido como riesgo de CXR-CVD, permite predecir el riesgo de muerte por enfermedad cardiovascular utilizando 147.497 radiografías de tórax de 40.643 participantes.

Un grupo de investigadores ha desarrollado un modelo de aprendizaje profundo que utiliza una sola radiografía de tórax para predecir el riesgo de muerte en los próximos diez años por un ataque cardíaco o un accidente cerebrovascular derivado de la enfermedad cardiovascular aterosclerótica. Los resultados de este prometedor modelo fueron presentados en la reunión anual de la Sociedad Radiológica de América del Norte (RSNA).

El aprendizaje profundo es un tipo avanzado de inteligencia artificial (IA) basado en redes neuronales artificiales que se puede entrenar para buscar patrones vinculados con enfermedades, en este caso en imágenes de rayos X de tórax.

El equipo de investigadores liderado por Jakob Weiss, radiólogo del Centro de Investigación de Imágenes Cardiovasculares del Hospital General de Massachusetts, ha logrado desarrollar así un modelo, conocido como riesgo de CXR-CVD, que permite predecir el riesgo de muerte por enfermedad cardiovascular utilizando 147.497 radiografías de tórax de 40.643 participantes. Una vez entrenado con estas imágenes, a continuación se comparó esas placas con las radiografías de nuevos pacientes para buscar patrones similares.

De esta manera, el modelo fue capaz de basarse en una única imagen de rayos X de tórax de un paciente cualquiera para predecir futuros eventos cardiovasculares adversos importantes, lográndolo además con un rendimiento similar al estándar clínico actual, que precisa de muchas otras pruebas diagnósticas que no siempre están disponibles.

Si finalmente se adopta este modelo de diagnóstico, los médicos pronto podrían usar la tecnología para detectar un alto riesgo de ataques cardíacos y accidentes cerebrovasculares en los pacientes, lo que a su vez permitirá tomar medidas preventivas mucho antes que ahora.

De hecho, las guías actuales recomiendan estimar el riesgo de eventos cardiovasculares adversos a diez años vista para establecer quién debe recibir estatinas, un grupo de fármacos usados para disminuir el colesterol y los triglicéridos en sus distintas formas. Un plazo de tiempo que esta IA puede cumplir usando una radiografía rutinaria.