Congreso Europeo de Cardiología

Inteligencia artificial identifica estenosis aórtica severa a partir de ecocardiogramas de rutina

Estudio AI-ENHANCED AS presentado en una sesión de línea directa en el Congreso ESC 2022

Un novedoso algoritmo de inteligencia artificial (IA) utiliza ecocardiogramas de rutina para identificar a los pacientes con estenosis aórtica con alto riesgo de muerte que podrían beneficiarse del tratamiento.

La estenosis aórtica es la lesión valvular primaria más común que requiere cirugía o intervención transcatéter en Europa y América del Norte. La prevalencia está aumentando rápidamente debido al envejecimiento de la población. Las guías recomiendan encarecidamente la intervención temprana en todos los pacientes sintomáticos con estenosis aórtica grave debido al pronóstico sombrío. Aproximadamente el 50% de los pacientes con estenosis aórtica no tratados mueren en los dos primeros años después de que aparecen los síntomas. La ecocardiografía se utiliza para evaluar la gravedad, concretamente con la velocidad máxima, el gradiente de presión medio y el área de la válvula aórtica. Sin embargo, cada vez hay más pruebas de que el riesgo elevado de mortalidad se extiende más allá de las definiciones de diagnóstico actuales y se debe considerar a más pacientes para el reemplazo de la válvula aórtica.

AI-ENHANCED AS examinó si un algoritmo de IA desarrollado a partir de parámetros ecocardiográficos utilizados de forma rutinaria en la práctica clínica podría identificar fenotipos de estenosis aórtica de moderada a grave y grave asociados con un aumento de la mortalidad a los cinco años. El algoritmo patentado de soporte de decisiones de IA (AI-DSA) utilizado se entrenó con datos de la base de datos nacional de eco de Australia (NEDA), que contiene más de 1.000.000 de ecocardiogramas de más de 630.000 pacientes y está vinculado a la información de mortalidad. El algoritmo también se entrenó para garantizar que se detectaran todas las estenosis aórticas graves definidas por las directrices. El entrenamiento se realizó utilizando el 70% de los datos NEDA, que fueron seleccionados al azar.

Utilizando el 30 % restante de los datos de NEDA, los investigadores compararon las tasas de mortalidad a cinco años en pacientes con fenotipos de estenosis aórtica moderada a grave y grave con las tasas de mortalidad a cinco años en pacientes sin un riesgo significativo de estenosis aórtica grave. De 179 054 personas, el AI-DSA identificó 2606 (1,4 %) con un fenotipo de moderado a grave y 4622 (2,5 %) con un fenotipo grave. De aquellos con un fenotipo severo, 3566 (77.2%) cumplieron con los criterios de las guías para estenosis aórtica severa.