Inteligencia Artificial en ANOCA ((AI)NOCA)

La angina de pecho se diagnostica en >180.000 personas en los Países Bajos cada año. El diagnóstico de la angina de pecho se centra en la estenosis coronaria epicárdica, cuya identificación puede conducir a un tratamiento médico o revascularización dirigidos por las directrices. Sin embargo, no se identifica tal estenosis en el 40-70% de los pacientes. Esta condición, angina sin arteria coronaria obstruida (ANOCA), es más prevalente en mujeres y se relaciona con mala calidad de vida, altos gastos médicos y una mayor incidencia de eventos adversos.

El origen de ANOCA se puede evaluar durante la angiografía coronaria invasiva mediante pruebas de función coronaria (CFT) para identificar trastornos vasomotores coronarios. Esto se relaciona con vasoespasmo de la arteria coronaria y la microcirculación, o con vasodilatación microvascular alterada. Para el diagnóstico de vasoespasmo, la CFT debe dar lugar a signos electrocardiográficos de isquemia miocárdica como parte de los criterios diagnósticos. Este es un punto crítico en el diagnóstico de vasoespasmo, ya que estos signos pueden ser sutiles y variar y, por lo tanto, son propensos a malas interpretaciones. Aparte de esta advertencia, el enfoque diagnóstico requiere actualmente un procedimiento invasivo para el diagnóstico. Esto limita la aplicación amplia y dificulta la identificación y el tratamiento tempranos de ANOCA.

Durante la CFT, se avanza de forma rutinaria un alambre guía coronario en la arteria coronaria, lo que también permite obtener un ECG intracoronario conectando una pinza de cocodrilo estéril a un cable de electrocardiograma estándar. Esto permite el registro continuo del ECG intracoronario durante toda la CFT en el mismo monitor que el ECG de rutina. Esta técnica puede aumentar la sensibilidad a la isquemia miocárdica durante la CFT. Además, la monitorización Holter ECG permite la identificación de cambios isquémicos en el ECG en el ámbito ambulatorio. Falta evidencia sobre los patrones de isquemia miocárdica que ocurren durante los síntomas de angina de pecho espontánea en pacientes ANOCA, y sobre la sensibilidad del ECG Holter para este propósito. Por último, la interpretación de los patrones isquémicos en los trazados del ECG puede resultar engorrosa, especialmente cuando los cambios son sutiles o varían de un latido a otro. El uso de técnicas de aprendizaje profundo permite automatizar la interpretación de los trazos del ECG y puede mejorar el diagnóstico estandarizado en ANOCA.