El algoritmo de IA convierte las mamografías en una prueba de “dos para uno” para la salud del corazón de las mujeres

Un algoritmo de IA basado solo en imágenes de mamografía de rutina más la edad puede predecir el riesgo de una mujer de una enfermedad cardiovascular importante, así como a los métodos de evaluación de riesgos estándar, encuentra investigaciones publicadas en línea en la revista en la revista Corazón.

Y debido a que utiliza la infraestructura de salud existente, la mamografía de rutina puede ofrecer una opción de detección efectiva rentable de ‘dos ​​para un’ para mujeres, sugieren los investigadores.

La enfermedad cardiovascular y sus factores de riesgo no se reconocen y no se tratan en las mujeres, y los algoritmos de predicción de riesgos han tenido un rendimiento inferior en ellas, señalan a los investigadores. Y aunque los puntajes de riesgo más nuevos funcionan mejor en mujeres que en hombres, son complejas y su precisión depende de datos médicos extensos, que no siempre están disponibles, agregan.

La extensión de los depósitos de calcio arterial (BAC) y la densidad tisular en los senos se han relacionado con enfermedad cardiovascular Riesgo, pero BAC no está asociado con la obesidad y se asocia negativamente con fumar, lo que sugieren que no es efectivo por sí mismo, sugieren.

Por lo tanto, se propusieron descubrir si un análisis de IA automatizado de la gama completa de estructura interna de los senos y características de las imágenes de mamografía de rutina podría ser más preciso en la predicción del riesgo cardiovascular.

Dibujaron a 49,196 mujeres con una edad promedio de 59 años, se inscribieron entre 2009 y 2020 en el Registro de Cohortes de LifePool, y viven en Victoria, Australia.

En la inscripción, las mujeres proporcionaron información inicial de salud de antecedentes sobre su edad, estado de tabaquismo, ingesta de alcohol, peso (IMC), cualquier historia de diabetes y el uso de presión arterial alta y/o drogas de colesterol altas y delgadillos de sangre.

La información adicional incluyó el estado de la menopausia, el historial reproductivo y el uso de la terapia hormonal, así como los factores que potencialmente afectan la estructura interna del seno, como la radiación, la cirugía y el cáncer.

Alrededor del 5% de las mujeres eran fumadoras actuales, el 62% tenía un IMC de más de 25, el 6% tenía diabetes tipo 2, el 33% tomaba medicamentos para colesterol alto, el 27% para la presión arterial alta y el 11% estaba tomando un adelanto de la sangre.

Durante un período de seguimiento promedio de casi 9 años, 3392 de estas mujeres tuvieron un primer ‘evento’ cardiovascular: arteriopatía coronaria (2383); ataque cardíaco (656); accidente cerebrovascular (434) o insuficiencia cardíaca (731).

Los investigadores desarrollaron un algoritmo de IA basado en el complemento completo de las estructuras y características internas de los senos de las imágenes de la mamografía más la edad de la mujer para predecir Major riesgo de enfermedad cardiovascular más de 10 años.

Este algoritmo de IA fue tan bueno como las puntuaciones de riesgo modernas basadas en la edad y varios factores clínicos, incluida la herramienta ‘Predecir’ de Nueva Zelanda y la calculadora ‘prevenir’ de la Asociación Americana del Corazón ‘. Y fue solo un poco mejor cuando se agregaron varios factores clínicos.

Los investigadores reconocen varias limitaciones a sus hallazgos, incluido que los diferentes escáneres no producen exactamente los mismos datos; Los factores de riesgo cardiovascular utilizados para la comparación se basaron en el autoinforme; y todo modelos de aprendizaje profundo dependen completamente de sus conjuntos de datos de capacitación.

Pero dicen: “Una ventaja clave del modelo de mamografía que desarrollamos es que no requirió antecedentes adicionales o datos de registros médicos y aprovechó un proceso de detección de riesgos existente ampliamente utilizado por las mujeres.

“La mamografía tiene potencial como una herramienta de evaluación de riesgos ‘dos ​​por uno’, que ofrece eficiencias tanto para la comunidad como para el sistema de atención médica”.

Admiten que “el uso de imágenes de mamografía para predecir el riesgo cardiovascular es novedoso, pero el uso de modelos de aprendizaje automático para hacer una predicción del riesgo cardiovascular está ganando terreno”.

En un editorial vinculado, la profesora Gemma Figtree y el Dr. Stuart Grieve de la Universidad de Sydney, señalan que el bajo rendimiento de los algoritmos de factor de riesgo tradicional en las mujeres se ve agravada por la falta de conciencia de la amenaza planteada por la enfermedad cardíaca a las mujeres tanto por las mujeres como el sistema de salud.

“En contraste con lo que se piensa comúnmente, el cáncer de seno causa solo alrededor del 10% de las muertes totales en todo el mundo en comparación con las resultantes de la enfermedad cardiovascular”, escriben.

“Por lo tanto, la mamografía puede representar un ‘punto de contacto’ para crear conciencia sobre el riesgo cardiovascular y la enfermedad en mujer“Sugieren.

Pero agregan: “Uno de los desafíos con las nuevas herramientas que muestran prometedor para mejorar la evaluación del riesgo cardiovascular sigue siendo la implementación”.