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La inteligencia artificial ayuda a un diagnóstico preciso y rápido de las "enfermedades del corazón"
Fecha de publicación:
2025-03-01
En los últimos años, las empresas de nuestro país han invertido activamente en la investigación sobre el uso de software de imágenes médicas basado en IA en el campo de las enfermedades cardiovasculares, y varios productos han recibido la aprobación para su lanzamiento al mercado, concentrándose principalmente en segmentos específicos como la angiografía coronaria por TC y el análisis asistido de electrocardiogramas.
El software de imágenes médicas basado en IA aplicado a la CCTA puede lograr una mejora en la calidad de las imágenes y cálculos automáticos. Los métodos tradicionales reducen en cierta medida el ruido aumentando la dosis de radiación o utilizando funciones de reconstrucción iterativa, entre otros. Sin embargo, cuando se aplica la IA a la reconstrucción de imágenes de CCTA, los modelos de DL (aprendizaje profundo) permiten disminuir el ruido y mejorar la calidad de la imagen, evitando así los posibles riesgos asociados a altas dosis de radiación. Antes de realizar una exploración de CCTA, generalmente es necesario obtener el Índice de Calcificación Coronaria (CACS) mediante una tomografía computarizada sin contraste. Los modelos de IA pueden calcular automáticamente el CACS directamente a partir de las imágenes de CCTA, optimizando así el proceso de CCTA y reduciendo la exposición a la radiación. Además, al detectar y evaluar placas de calcificación mediante la CCTA, la asistencia de la IA permite acortar significativamente el tiempo empleado en este procedimiento. En cuanto al cálculo de la estenosis coronaria, la evaluación clínica suele realizarse principalmente mediante el método visual del diámetro, determinando el porcentaje de reducción del diámetro en la zona estenosada en comparación con los diámetros normales proximal y distal. Posteriormente, esta evaluación se clasifica según el sistema de informes e imágenes para enfermedades coronarias (CAD-RADS). Entre tanto, la Fracción de Reserva Coronaria (FFR), un indicador clave para evaluar el flujo sanguíneo coronario, requiere obtención mediante angiografía percutánea. Por su parte, la tecnología de IA puede llevar a cabo una reconstrucción tridimensional mediante algoritmos de inteligencia artificial, combinándola con simulaciones hidrodinámicas para obtener los valores correspondientes.
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