Estudio chino de inteligencia artificial de imágenes multimodales de PE

La embolia pulmonar (EP) representa un importante problema de salud pública. El diagnóstico y el tratamiento oportunos durante la fase aguda, así como las estrategias de seguimiento adecuadas a largo plazo, son cruciales para el tratamiento de la EP. La EP se clasifica en tres etapas según el curso de la enfermedad: embolia pulmonar aguda (APE), enfermedad pulmonar tromboembólica crónica (EPTEC) e hipertensión pulmonar tromboembólica crónica (HPTEC). La APE puede causar insuficiencia ventricular derecha aguda y la muerte si no se diagnostica y trata a tiempo. La CTEPD tiene el potencial de perjudicar significativamente la calidad de vida de los pacientes. La HPTEC es una secuela de EP a largo plazo poco común y potencialmente mortal, caracterizada por la obstrucción persistente de las arterias pulmonares por coágulos organizados, lo que conduce a la redistribución del flujo sanguíneo y la remodelación secundaria de la microvasculatura pulmonar. La identificación temprana de la EP y la implementación de planes de tratamiento específicos mejorarán significativamente las tasas de supervivencia y el pronóstico.

Las pruebas de imágenes multimodales desempeñan un papel crucial en el tratamiento de la EP (incluida la angiografía pulmonar por tomografía computarizada (CTPA), la resonancia magnética (MRI), la ecocardiografía y la exploración de ventilación/perfusión pulmonar (V/Q)). Las directrices han identificado la relación entre el ventrículo derecho y el ventrículo izquierdo (VD:LV) >1,0 en CTPA o los signos de disfunción del corazón derecho en la ecocardiografía como indicadores importantes para la estratificación del riesgo de APE. Los pacientes estratificados como de alto riesgo requieren un seguimiento más estrecho en un entorno hospitalario. Mientras que aquellos estratificados como de bajo riesgo son aptos para un alta temprana.

Por lo tanto, explorar nuevos marcadores de imágenes e integrarlos en los informes radiológicos puede tener una importancia clínica potencial. Si no se proporciona evidencia cuantificable de disfunción ventricular derecha a los médicos para tomar decisiones de tratamiento, los pacientes con APE de alto riesgo pueden considerarse de "bajo riesgo" y ser dados de alta. Además, los pacientes con EAP de bajo riesgo pueden requerir estancias hospitalarias más prolongadas y es posible que no necesiten ser hospitalizados, lo que sin duda aumenta los costes sanitarios. Para los pacientes con EPTEC o HPTEC, las opciones de tratamiento son diversas, incluidas terapias multimodales como endarterectomía pulmonar, angioplastia pulmonar con balón y terapia médica dirigida. Por lo tanto, la evaluación de imágenes multimodales es significativa para la toma de decisiones de tratamiento clínico y el seguimiento de la eficacia. Combinado con la tecnología de inteligencia artificial (IA), puede proporcionar una variedad de métricas para ayudar a evaluar la morfología de los coágulos, la función de ventilación-perfusión pulmonar, la función cardíaca, la hemodinámica y más. La IA no solo puede ayudar a encontrar biomarcadores de imágenes más clínicamente significativos, sino también personalizar informes radiológicos estandarizados, que se espera que aborden los desafíos actuales.

Este estudio es un estudio multicéntrico del mundo real cuyo objetivo es explorar nuevos marcadores de imágenes en combinación con tecnología de inteligencia artificial e integrarlos en un software de aplicación clínica para proporcionar parámetros cuantitativos, utilizando informes de imágenes y datos sin procesar de pacientes chinos con EP. Se plantea la hipótesis de que la tecnología de IA puede mejorar el diagnóstico temprano, el diagnóstico diferencial, la estratificación del riesgo y el tratamiento de la EP al aumentar la capacidad de evaluar con precisión la EP en un entorno clínico del mundo real. Los investigadores también plantearon la hipótesis de que la integración de tecnologías de IA sería rentable y aceptable para radiólogos y médicos.