Inteligencia Artificial en Donde Se Aplica en Coordinación con la Medición de Grasa Abdominal
Evaluación de las Imágenes de Tomografía
Las imágenes obtenidas a través de la tomografía computarizada combinadas con la inteligencia artificial (IA) podrían ser la clave para prever con mayor precisión los eventos cardiovasculares (CV) significativos, según un investigador. Un estudio retrospectivo realizado en 2012 a más de 23.000 pacientes demostró la asociación existente entre el nivel de grasa visceral revelada en las tomografías computarizadas del abdomen y la ocurrencia de un infarto de miocardio (IM) y accidente cerebrovascular subsiguientes, en contraposición al IMC, que no mostró tal correlación, confirmó Kirti Magudia, MD, PhD, de la Universidad de California en San Francisco.
Potencial de la IA en la Evaluación de Riesgos Cardiovasculares
Análisis de Grasa Visceral Mediante IA
Se obtuvieron datos relevantes a partir de una herramienta completamente automatizada de aprendizaje profundo, diseñada para interpretar las métricas de composición corporal extraídas de las imágenes. Los resultados mostraron que los participantes, específicamente los que no presentaban enfermedades cardíacas en la tomografía inicial pero mostraban el cuartil más alto de área de grasa visceral, presentaban un riesgo adicional del 31% de sufrir un ataque cardíaco en un plazo de cinco años. Asimismo, se descubrió que aquellos que presentaban el segundo, el tercer y el cuartil más alto de área de grasa visceral incrementaban entre un 37% y 49% su riesgo de sufrir un accidente cerebrovascular en el mismo plazo, en contraposición a los participantes más delgados del estudio.
Composición Corporal y Riesgo Cardiovascular
Los factores de «peso» e «IMC» constituyen la base de los modelos de riesgo cardiovascular establecidos, pero son sustitutos burdos de la composición corporal, desveló Magudia. Es bien conocido que, aunque el IMC de dos personas pueda ser el mismo, las proporciones de músculo y grasa pueden variar dramáticamente. Estas diferencias son fundamentales para una variedad de resultados de salud.
Implicaciones de la IA en la Predicción de Riesgos Cardiovasculares
Los pacientes con la mayor proporción de área de grasa visceral corren más riesgo de sufrir un ataque cardíaco, incluso al ajustar por los factores de riesgo cardiovascular conocidos. Por el contrario, los pacientes con la menor cantidad de área de grasa visceral estaban protegidos contra el accidente cerebrovascular en los años posteriores al examen de tomografía computarizada abdominal. Según los hallazgos del estudio, el análisis preciso de los compartimentos musculares y grasos del cuerpo utilizando tomografía computarizada superó a los biomarcadores tradicionales para predecir el riesgo de resultados cardiovasculares.
Función de la Inteligencia Artificial en la Medición de Riesgos
Una sola sección axial de la tomografía computarizada del abdomen puede visualizar el volumen de grasa subcutánea, grasa visceral y el área del músculo esquelético. Sin embargo, medir manualmente estas áreas individuales es costoso y demanda mucho tiempo. De acuerdo con Magudia, las tomografías computarizadas abdominales rutinarias proporcionan una forma más detallada de observar la composición corporal y este potencial debería explotarse.
Beneficios de los Sistemas de Inteligencia Artificial en la Atención Médica
La inteligencia artificial puede extraer nueva información de los datos de imágenes existentes, lo que demuestra el potencial que posee para mejorar la atención clínica. Magudia asegura que la implementación de sistemas basados en la IA permitiría a los radiólogos, cardiólogos y médicos de atención primaria brindar una mejor atención a los pacientes con un costo incremental mínimo para el sistema de atención médica.
Potenciales Futuros de la IA en el Ámbito de la Salud
Perry Pickhardt, MD, de la Facultad de Medicina y Salud Pública de la Universidad de Wisconsin en Madison, indicó que las medidas automatizadas de la composición corporal derivadas de las tomografías computarizadas son una aplicación sencilla de IA que probablemente estará a disposición de los radiólogos en un futuro cercano.
El estudio fue galardonado con el premio RSNA 2020 Trainee Research Prize.
Fuente de referencia: Magudia K, et al «Predicción de eventos cardiovasculares mayores en una vasta cohorte de adultos ambulatorios mediante un análisis de composición corporal totalmente automatizado y normalizado de una tomografía computarizada abdominal rutinaria». RSNA 2020.
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