CHICAGO, USA. Una sola radiografía de tórax podría predecir el riesgo a 10 años de un paciente de morir por un infarto de miocardio o un ictus, aseguraron los investigadores que presentaron los resultados de su modelo de aprendizaje profundo en el Congreso Anual de la Radiological Society of North America (RSNA) de 2022.[1]
La guía actual del American College of Cardiologists (ACC) y la American Heart Association (AHA) recomienda estimar el riesgo de eventos cardiovasculares adversos mayores a diez años para determinar si un paciente debe recibir estatinas que ayuden a prevenir la enfermedad cardiovascular ateroesclerótica. Los autores señalaron que se recomiendan las estatinas a los pacientes con un riesgo a diez años igual o superior a 7,5%.
La actual puntuación de riesgo de enfermedad cardiovascular ateroesclerótica se determina con estos factores: edad, sexo, raza, presión arterial sistólica, tratamiento de la hipertensión, tabaquismo, diabetes de tipo 2 y un panel de lípidos.
No todos los datos están disponibles en la historia clínica electrónica
Pero es posible que no todos esos datos estén disponibles en la historia clínica electrónica, "lo que hace deseables enfoques novedosos y más sencillos para el cribado de toda la población", apuntó el investigador principal, Dr. Jakob Weiss, radiólogo afiliado al Centro de Investigación de Imágenes Cardiovasculares del Massachusetts General Hospital y al programa de inteligencia artificial en medicina del Brigham and Women's Hospital de Boston, Estados Unidos.
Por otro lado, las imágenes de rayos X del tórax son habituales. Estas imágenes contienen una gran cantidad de información que va más allá de los datos de diagnóstico, pero no se han utilizado en este tipo de modelos de predicción porque se carece de modelos de inteligencia artificial, según el Dr. Weiss.
Los investigadores entrenaron un modelo de aprendizaje profundo solo con radiografías de tórax individuales.
Utilizaron 147.497 radiografías de tórax de 40.643 participantes en el Ensayo de Cribado de Cáncer de Próstata, Pulmón, Colorrectal y Ovario (PLCO), un ensayo multicéntrico, aleatorizado y controlado diseñado y auspiciado por el National Cancer Institute de Estados Unidos.
El Dr. Weiss reconoció el martes que la población utilizada para entrenar el modelo era mayoritariamente blanca y que eso debía considerarse al validar el modelo.
Compararon la capacidad de su modelo para predecir el riesgo de enfermedad cardiovascular ateroesclerótica a 10 años con el modelo estándar de American College of Cardiologists/American Heart Association.
"Con base en una sola imagen de radiografía de tórax, el aprendizaje profundo puede predecir el riesgo de futuros eventos cardiovasculares, independientemente de los factores de riesgo cardiovascular, y con un rendimiento similar a la puntuación de riesgo de enfermedad cardiovascular ateroesclerótica establecida y recomendada por las guías", explicó el Dr. Weiss.
Probado frente a un grupo independiente
Probaron el modelo frente a un grupo independiente de 11.430 pacientes ambulatorios (edad promedio: 60 años; 42,9% hombres) que se sometieron a una radiografía de tórax ambulatoria de rutina en el Mass General Brigham y eran potencialmente elegibles para recibir estatinas.
De esos 11.430 pacientes, 1.096 (9,6%) sufrieron un evento cardiaco adverso grave durante la mediana de seguimiento de 10,3 años.
Los investigadores hallaron una asociación significativa entre el riesgo de enfermedad cardiovascular mediante la radiografía torácica y los eventos cardiovasculares adversos mayores en los pacientes elegibles para recibir estatinas (hazard ratio [HR]: 2,03; intervalo de confianza de 95% [IC 95%]: 1,81 a 2,30; p < 0,001), que siguió siendo significativa tras ajustar los factores de riesgo cardiovascular (HR ajustado: 1,63; IC 95%: 1,43 a 1,86; p < 0,001).
Algunas de las variables faltaban en el modelo estándar, pero en un subgrupo de 2.401 pacientes, todas estaban disponibles.
Calcularon el riesgo de enfermedad cardiovascular ateroesclerótica en ese subgrupo utilizando el modelo estándar y el modelo CXR y descubrieron que el rendimiento era similar (estadístico c: 0,64 frente a 0,65; p = 0,48) al de la puntuación de riesgo de enfermedad cardiovascular ateroesclerótica (HR ajustado: 1,58; IC 95%: 1,20 a 2,09; p = 0,001).
El Dr. Ritu R. Gill, maestro en salud pública, profesor asociado de radiología en la Harvard Medical School en Boston, Estados Unidos, que no formó parte del estudio, nos dijo: "El algoritmo predictivo es prometedor y potencialmente traducible y podría mejorar el examen médico anual en una población selecta".
"El algoritmo se elaboró utilizando la cohorte de PLCO con radiografías, que son los probables sujetos del grupo de cribado del cáncer de pulmón", dijo. "Esta cohorte tendría un alto riesgo de enfermedades cardiovasculares, ya que el tabaquismo es un factor de riesgo documentado para la enfermedad ateroesclerótica, y por consiguiente los resultados son los esperados".
"El algoritmo debe ser validado en una base de datos independiente con inclusión de sujetos de edades más tempranas y ajustado a la diversidad de género y raza", observó el Dr. Gill.
El Dr. David Cho, cardiólogo del sistema UCLA Health, en Burbank, Estados Unidos, que tampoco participó en el estudio, declaró a Medscape Noticias Médicas: "Este estudio es un gran ejemplo de que la inteligencia artificial puede detectar resultados clínicamente relevantes con una prueba de cribado ampliamente utilizada y de bajo costo".
"El volumen de datos necesario para entrenar estos modelos ya existe", afirmó el Dr. Cho. "Solo hay que explotarlos".
Señaló que esta herramienta, si se valida en ensayos aleatorizados, podría ayudar a determinar el riesgo en pacientes que viven en lugares donde es limitado el acceso a la atención cardiológica especializada.
Los doctores Weiss y Cho han declarado no tener ningún conflicto de interés económico pertinente. El Dr. Gill ha recibido apoyo para la investigación de Cannon Inc y honorarios de consultoría de Imbio y WorldCare Inc.
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CRÉDITO
Imagen principal: iStock Images
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Citar este artículo: Una sola radiografía de tórax podría predecir el riesgo de enfermedad cardiovascular a 10 años - Medscape - 9 de dic de 2022.
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