Evaluación de la hipertensión pulmonar asistida por inteligencia artificial (AIPHY)

Los pacientes con hipertensión pulmonar (HP) representan una cohorte desafiante y heterogénea con alta morbilidad y mortalidad si no se tratan. Para hacer un diagnóstico definitivo de HP, es necesario realizar un cateterismo invasivo del corazón derecho (CCD) para evaluar la presión media de la arteria pulmonar (mPAP). Dado que la HP ocurre esporádicamente en diversas afecciones médicas, incluidas la enfermedad del tejido conectivo y la cardiopatía congénita, y los síntomas de presentación no son específicos, es necesario despertar la sospecha de HP en una etapa temprana de la comunidad. Por esta razón, las herramientas no invasivas que están ampliamente disponibles para la detección inicial serían ideales para permitir el diagnóstico oportuno de HP. La ecocardiografía transtorácica se ha convertido en el pilar para la detección de HP, pero la sensibilidad y la especificidad de este enfoque siguen siendo limitadas incluso en manos experimentadas. A medida que avanzan las tecnologías de alto rendimiento y mejora el acceso a los grandes datos de PH, será fundamental seleccionar con prudencia los enfoques de inteligencia artificial para el análisis, la visualización y la interpretación de datos. Al combinar los datos clínicos multimodales (como indicadores de radiografía de tórax, electrocardiografía y ecocardiografía), este estudio tiene como objetivo desarrollar programas asistidos por inteligencia artificial para ayudar en la detección y el diagnóstico de la HP, y evaluar su precisión diagnóstica para la HP como en comparación con RHC, y estimar si este enfoque supera al método ecocardiográfico convencional.