La herramienta, capaz de analizar tomografías de calcio aórtico, está en fase de prototipo y demostró tener una tasa de efectividad que superó el 95%, tras analizar imágenes de casi 1200 pacientes.
Una de las principales enfermedades vasculares es la aterosclerosis y consiste en la acumulación patológica de lípidos dentro de la pared arterial. Estas placas lipídicas envejecen y pueden calcificarse y desencadenar infartos, ACV y otros eventos vasculares.
La detección del calcio vascular se realiza como una medición de prevención primaria, para prevenir estos eventos severos. En función de la cantidad de calcio encontrado, al paciente se le realizan recomendaciones que pueden ir desde un cambio de dieta, actividad física o terapias para dejar de fumar, hasta el tratamiento con medicamentos para controlar la presión y el colesterol.
El proyecto, liderado por especialistas del CONICET y de la Universidad Favaloro, apunta a medir automáticamente un score de calcio torácico, mediante un sistema basado en IA: una herramienta de apoyo para que los radiólogos efectúen diagnósticos más precisos.
«El calcio vascular se observa en las tomografías como manchas blancas que aparecen en los bordes de las paredes arteriales. Generalmente, los radiólogos utilizan un software para explorar plano a plano el corazón y las arterias y resaltar las potenciales lesiones. Pero un paciente puede tener decenas de calcificaciones y este procedimiento suele ser largo y tedioso. Nuestro proyecto consistió en entrenar un software para que primero aprenda a reconocer la aorta donde se forman las calcificaciones y luego busque potenciales lesiones y decida cuáles son verdaderas. En un par de minutos el sistema de IA entrega las mediciones de calcio que a un radiólogo a veces puede llevarle entre 15 y 30 minutos”, explica Damián Craiem, director del estudio, investigador del CONICET y jefe del Laboratorio de Bioingeniería en el Instituto de Medicina Traslacional, Trasplante y Bioingeniería (IMETTyB, CONICET- Universidad Favaloro).
El sistema fue testeado mediante el análisis de las tomografías de calcio aórtico de 1190 pacientes, con una tasa de efectividad que superó el 95%. Para el 5% restante, el sistema fue diseñado para sobrestimar la cantidad de calcio en caso de cometer un error. De esta forma, el médico puede evaluar y corregir la medición.
“Nuestro sistema no está aún preparado para ser transferido al ámbito médico, pero hemos dado un paso en esa dirección. Queremos que funcione como una herramienta de apoyo al radiólogo, que acelere su trabajo, pero siempre brindándole la posibilidad de verificar visualmente la detección automática para que pueda corregir y validar”, concluye el investigador.
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