Los investigadores han desarrollado un nuevo método de inteligencia artificial (IA) que puede detectar automáticamente la erosión de la placa en las arterias del corazón mediante imágenes de tomografía de coherencia óptica (OCT). Es importante monitorear las placas en las arterias porque cuando la placa se rompe, puede bloquear el flujo de sangre al corazón y provocar un ataque cardíaco u otras afecciones graves.
Si las arterias que recubren la placa de colesterol comienzan a erosionarse, esto puede conducir a una disminución repentina del flujo de sangre al corazón conocida como síndrome coronario agudo, que requiere tratamiento urgente. Nuestro nuevo método podría ayudar a mejorar el diagnóstico clínico de la erosión de la placa y utilizarse para desarrollar nuevos tratamientos para pacientes cardíacos”.
Zhao Wang, Jefe del Equipo de Investigación, Universidad de Ciencia y Tecnología Electrónica de China
La OCT es un método de obtención de imágenes ópticas de resolución micrométrica que se puede usar dentro de los vasos sanguíneos cuando se combina con un catéter en miniatura para proporcionar imágenes en 3D de las arterias coronarias que suministran sangre al corazón. Aunque los médicos utilizan cada vez más la OCT intravascular para buscar la erosión de la placa, la gran cantidad de datos producidos y la complejidad de la interpretación visual de las imágenes ha dado lugar a una gran diversidad entre los observadores.
Para resolver este problema, Wang trabajó con un grupo de ingenieros de su institución y médicos dirigidos por Pu Yu del Segundo Hospital Afiliado de la Universidad Médica de Harbin para desarrollar un método objetivo y automático que utiliza inteligencia artificial para detectar la erosión de la placa con base en imágenes OCT. Describen la nueva tecnología en Optica Publishing Group Expreso de óptica biomédica Resultó ser lo suficientemente preciso como para ser utilizado como base para el diagnóstico clínico.
«Nuestro nuevo método basado en IA puede detectar automáticamente la presencia de erosión de la placa utilizando imágenes OCT originales sin ninguna entrada adicional», dijo Wang. «La capacidad de detectar objetiva y automáticamente la erosión de la placa reducirá la tediosa evaluación manual asociada con el diagnóstico».
aplicación de inteligencia artificial
El nuevo método consta de dos pasos básicos. Primero, un modelo de IA conocido como red neuronal utiliza la imagen original y dos piezas de información de forma para predecir áreas de posible erosión de la placa. Luego, la predicción inicial se refina utilizando un algoritmo posterior al tratamiento basado en características clínicamente interpretables que imitan el conocimiento utilizado por los profesionales médicos para hacer el diagnóstico.
«Tuvimos que desarrollar un nuevo modelo de IA que incluya información de forma clara, que es la característica principal utilizada para identificar la erosión de la placa en las imágenes OCT», dijo Wang. «La tecnología de TC intravascular también es esencial porque actualmente es un método de imágenes de alta resolución que se puede utilizar para diagnosticar la erosión de la placa en pacientes vivos».
Cuando se usa OCT para imágenes endovasculares, la sonda de imágenes se retrae automáticamente dentro del catéter, lo que da como resultado cientos de imágenes por cada tirón. Los investigadores probaron su método utilizando 16 extracciones de 5553 imágenes clínicas de OCT con erosión de placa y 10 extracciones de 3224 imágenes sin erosión de placa. El método automatizado predijo correctamente el 80 por ciento de los casos de erosión de placa con un valor predictivo positivo del 73 por ciento. También encontraron que los diagnósticos basados en el método instrumental coinciden bien con los diagnósticos de tres médicos experimentados.
«Aunque se necesita más validación de seguridad y aprobación regulatoria para uso clínico independiente en pacientes, esta técnica se puede usar para facilitar el diagnóstico de erosión de la placa», dijo Wang. «Esto requiere que los médicos realicen un examen definitivo de los hallazgos del algoritmo y luego determinen la causa del síndrome coronario agudo y las mejores estrategias de tratamiento».
Estudiando nuevos tratamientos
El método también puede ser útil para analizar grandes cantidades de datos OCT existentes al eliminar el proceso tedioso y lento del análisis manual de imágenes. Esto podría ayudar a los científicos a identificar y tratar mejor la erosión de la placa. Por ejemplo, a menudo se usa un stent para restaurar el flujo sanguíneo reducido en pacientes con síndrome coronario agudo, pero estudios recientes sugieren que algunos medicamentos pueden ofrecer una alternativa menos invasiva.
«Las imágenes intravasculares, combinadas con técnicas de inteligencia artificial, pueden ser una herramienta muy valiosa para el diagnóstico y la planificación del tratamiento de la enfermedad de las arterias coronarias», dijo Wang. «En el futuro, este nuevo enfoque podría ayudar a los médicos a desarrollar estrategias de tratamiento individualizadas para el manejo óptimo de pacientes con síndrome coronario agudo».
Los investigadores ahora están trabajando para mejorar su nuevo método integrando mejor información 3D e incorporando más datos sin etiquetar para mejorar el rendimiento del modelo de IA. En el futuro, también planean usar un conjunto de datos más grande que incluya una población global para entrenar y evaluar el algoritmo. También quieren explorar cómo se puede usar en diferentes situaciones clínicas para demostrar su beneficio y valor potencial.
fuente:
Referencia de la revista:
Sol, H, et al. (2022) Detección in vivo de la erosión de la placa mediante tomografía óptica intravascular utilizando inteligencia artificial. Expreso de Óptica Biomédica. doi.org/10.1364/BOE.459623.
