SANTO DOMINGO.- Un estudio recientemente publicado demostró a través de un algoritmo de aprendizaje profundo que es posible predecir con precisión el riesgo de mortalidad por enfermedad cardiovascular a cinco años, utilizando información basadas en imágenes extraídas automáticamente en el cribado pulmonar con TC de dosis baja.
Los investigadores probaron el método con datos de 1113 participantes.
Detallan que el modelo de predicción que utiliza puntuaciones de calcio alcanzó una estadística C de 0,74 y superó al modelo de referencia utilizando solo las características de los participantes, obteniendo mejores resultados al combinar todas las variables.
De acuerdo a los investigadores el método es rápido y automático, lo que lo haría fácil de implementar en los exámenes rutinarios de los pacientes y en las revisiones. además de que podría incorporarse en el cribado del cáncer de pulmón.
Asimismo, podría contribuir a detectar a fumadores empedernidos con mayor riesgo de fallecer por enfermedades cardiovasculares.
Resumen que “La predicción de la mortalidad en tiempo real en la TC de tórax de exploración pulmonar es factible utilizando sólo información del calcio arterial cuantificado por aprendizaje profundo automático”.
Los resultados del estudio liderado por Bob D. de Vos , Nikolas Lessmann, Pim A. de Jong e Ivana Išgum fueron publicados en la revista Radiology: Cardiothoracic Imaging.
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