\n Los investigadores utilizaron angiograf\u00edas coronarias por tomograf\u00eda computarizada. <\/p>\n
La inteligencia artificial aplicada a un TAC card\u00edaco rutinario <\/strong>permite anticipar el riesgo de insuficiencia card\u00edaca<\/strong> a\u00f1os antes de su aparici\u00f3n cl\u00ednica. As\u00ed lo demuestra un estudio internacional publicado en Journal of the American College of Cardiology, que ha analizado a m\u00e1s de 72.000 pacientes mediante t\u00e9cnicas avanzadas de imagen.<\/strong><\/p>\n El trabajo se centra en la grasa epic\u00e1rdica, el tejido adiposo que rodea directamente al coraz\u00f3n. Seg\u00fan los autores, este tejido no es pasivo, sino que act\u00faa como sensor y modulador de la biolog\u00eda mioc\u00e1rdica, modificando su composici\u00f3n en respuesta a se\u00f1ales inflamatorias del propio coraz\u00f3n. Estos cambios pueden detectarse mediante an\u00e1lisis radi\u00f3mico, es decir, a trav\u00e9s de patrones complejos extra\u00eddos de las im\u00e1genes.<\/strong><\/p>\n Para comprobarlo, los investigadores utilizaron angiograf\u00edas coronarias por tomograf\u00eda computarizada (CCTA) realizadas en nueve centros del Reino Unido entre 2007 y 2022. En total, incluyeron 72.751 adultos sin antecedentes de insuficiencia card\u00edaca ni infarto. A partir de cada esc\u00e1ner, extrajeron 1.655 caracter\u00edsticas radi\u00f3micas de la grasa epic\u00e1rdica<\/strong> y desarrollaron un modelo automatizado basado en aprendizaje profundo.<\/p>\n Durante un seguimiento medio de entre cuatro y cinco a\u00f1os, cerca del 3 por ciento de los participantes desarroll\u00f3 insuficiencia card\u00edaca. El modelo mostr\u00f3 una alta capacidad predictiva<\/strong>, con valores de discriminaci\u00f3n cercanos a 0,85 en la validaci\u00f3n externa.<\/p>\n El incremento del riesgo fue especialmente marcado: por cada aumento de 25 percentiles en la puntuaci\u00f3n radi\u00f3mica, el riesgo de insuficiencia card\u00edaca se multiplic\u00f3 por casi cuatro.<\/strong> Adem\u00e1s, los individuos situados en el percentil m\u00e1s alto presentaron un riesgo hasta veinte veces superior respecto a los del m\u00e1s bajo.<\/p>\n El estudio tambi\u00e9n demuestra que esta herramienta mejora la predicci\u00f3n frente a los modelos tradicionales basados en edad, sexo y factores de riesgo cardiovascular. La incorporaci\u00f3n del marcador radi\u00f3mico increment\u00f3 la capacidad discriminativa<\/strong> y mejor\u00f3 la reclasificaci\u00f3n de pacientes.<\/p>\n Uno de los hallazgos m\u00e1s relevantes es que la informaci\u00f3n captada no depende \u00fanicamente de la cantidad de grasa, sino de su composici\u00f3n. El \u00edndice de masa corporal y el volumen de grasa epic\u00e1rdica explicaron solo una peque\u00f1a parte de la variabilidad del modelo<\/strong>, lo que apunta a que los cambios cualitativos del tejido son determinantes. <\/p>\n \n Las informaciones publicadas en Redacci\u00f3n M\u00e9dica contienen afirmaciones, datos y declaraciones procedentes de instituciones oficiales y profesionales sanitarios. No obstante, ante cualquier duda relacionada con su salud, consulte con su especialista sanitario correspondiente.\n <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Los investigadores utilizaron angiograf\u00edas coronarias por tomograf\u00eda computarizada. 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