A ferramenta de IA usa tomografia computadorizada para identificar pacientes que correm risco de redução do fluxo sanguíneo para o coração
Resultados Os pesquisadores e colegas do Cedars-Sinai desenvolveram uma ferramenta de inteligência artificial (IA) que usa tomografia computadorizada (TC) para identificar pacientes em risco de redução do fluxo sanguíneo para o coração. A ferramenta é capaz de prever com precisão a redução do fluxo sanguíneo nas artérias coronárias e no músculo cardíaco. A vantagem desta ferramenta de IA é que ela poderia ser usada em tempo real durante visitas de rotina aos pacientes para tomografias computadorizadas para ajudar os médicos a determinar o próximo passo no plano de tratamento. Antecedentes Os bloqueios das artérias coronárias geralmente ocorrem devido ao acúmulo de placas de gordura. Isso pode restringir o fluxo sanguíneo para o coração e...

A ferramenta de IA usa tomografia computadorizada para identificar pacientes que correm risco de redução do fluxo sanguíneo para o coração
Resultados
Pesquisadores e colegas do Cedars-Sinai desenvolveram uma ferramenta de inteligência artificial (IA) que usa tomografia computadorizada (TC) para identificar pacientes em risco de redução do fluxo sanguíneo para o coração. A ferramenta é capaz de prever com precisão a redução do fluxo sanguíneo nas artérias coronárias e no músculo cardíaco. A vantagem desta ferramenta de IA é que ela poderia ser usada em tempo real durante visitas de rotina aos pacientes para tomografias computadorizadas para ajudar os médicos a determinar o próximo passo no plano de tratamento.
fundo
Os bloqueios das artérias coronárias geralmente ocorrem devido ao acúmulo de placas de gordura. Isso pode restringir o fluxo sanguíneo para o coração e causar dor no peito, ataques cardíacos ou até morte. Identificar quais artérias correm risco de redução do fluxo sanguíneo pode informar aos médicos quais pacientes devem ser encaminhados para exames de acompanhamento ou colocação de stent. O padrão clínico atual para o diagnóstico de redução do fluxo sanguíneo arterial coronariano é denominado reserva de fluxo fracionado invasivo (FFR). Ele mede a queda de pressão nas artérias e calcula o quanto cada bloqueio restringe o fluxo sanguíneo. Enquanto isso, uma tomografia por emissão de pósitrons (PET) cardíaca é um exame de imagem que usa um traçador radioativo para procurar redução do fluxo sanguíneo no músculo cardíaco.
método
Os investigadores analisaram dados de 203 pacientes que participaram de um estudo anterior denominado ensaio PACIFIC. Como parte do estudo PACIFIC, todos os pacientes foram submetidos a vários exames em duas semanas, incluindo tomografia computadorizada coronariana, angiografia coronária invasiva com FFR e PET cardíaco. Os pesquisadores desenvolveram uma ferramenta de IA que analisa características das placas em tomografias coronarianas e, em seguida, prevê a probabilidade de redução do fluxo sanguíneo em exames invasivos de FFR e PET.
impacto
Segundo os autores, esta ferramenta de IA pode ser integrada à análise de rotina de tomografias coronarianas. Ter essas informações em mãos durante as visitas aos pacientes pode ajudar os médicos a saber quais pacientes devem ser considerados para exames adicionais, como: B. testes de estresse não invasivos ou angiografia coronária invasiva. Para alguns pacientes, isso significaria evitar testes invasivos.
diário
A pesquisa foi publicada na revista Circulation: Cardiovascular Imaging.
Comentário de especialista
“A angiotomografia coronariana é o teste de primeira linha para dor no peito porque nos permite medir a placa aterosclerótica e o estreitamento”, disse o Dr. Damini Dey, chefe do Laboratório de Análise Quantitativa de Imagens do Biomedical Imaging Research Institute e professor de Ciências Biomédicas e Medicina no Cedars-Sinai e autor correspondente do estudo. “Se pudermos integrar os dados da placa CTA com a estenose com IA para prever o FFR prejudicado, poderíamos arriscar estratificar corretamente os pacientes para detectar o significado funcional da estenose”.
Autores
Outros autores do Cedars-Sinai incluem Andrew Lin, MBBS, PhD; Priscilla McElhinney; Yuka Otaki, MD, PhD; Donghee Han, MD; Alan Kwan, médico; Evangelos Tzolos, MD; Eyal Klein, MD; Keiichiro Kuronuma, MD; Kajetan Grodecki, MD, PhD; Benjamim Shou; Richard Rios, PhD; Nipun Manral, MSc; Sébastien Kadett, MSc; Daniel S. Berman, médico; e Piotr J. Slomka, PhD.
financiamento
A pesquisa foi apoiada pelo Instituto Nacional do Coração, Pulmão e Sangue (prêmio número 1R01HL148787-01A1) e pela Fundação de Pesquisa Médica Dra. Miriam e Sheldon G. Adelson.
Fonte:
Referência:
Lin, A., et al. (2022) O aprendizado de máquina a partir da angiografia por tomografia computadorizada coronária quantitativa prevê reserva de fluxo fracionada - isquemia definida e fluxo sanguíneo miocárdico prejudicado. Circulação: Imagem cardiovascular. doi.org/10.1161/CIRCIMAGING.122.014369.
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