Modelos de IA para segmentación, detección y predicción de estabilidad de aneurismas cerebrales (AI-CARE)

La hemorragia subaracnoidea por aneurisma (HSA) es una de las enfermedades críticas que amenazan gravemente la salud humana, con una tasa de mortalidad clínica que alcanza hasta el 30%. El diagnóstico precoz y la intervención antes de la rotura se consideran clave para mejorar el pronóstico de la HSA aneurismática. Con la aplicación clínica generalizada de técnicas de imágenes cerebrovasculares no invasivas, como ATC y ARM, la tasa de detección de aneurismas intracraneales (AIU) no rotos ha aumentado significativamente. Sin embargo, abordar la creciente demanda de diagnósticos clínicos por imágenes cerebrovasculares plantea el desafío de mejorar la precisión del diagnóstico y al mismo tiempo aliviar la carga de trabajo de los médicos de diagnóstico. Además, teniendo en cuenta que no todos los AIU detectados se rompen, es fundamental identificar con precisión los aneurismas de alto riesgo propensos a romperse para evitar un tratamiento excesivo innecesario, que podría generar cargas socioeconómicas importantes y daños iatrogénicos a los pacientes. Para satisfacer esta necesidad clínica, los investigadores han desarrolló un algoritmo de inteligencia artificial (IA) para crear software capaz de identificar automáticamente aneurismas intracraneales basándose en datos de imágenes vasculares no invasivas, lo que permite un diagnóstico preciso de los aneurismas. Para evaluar la utilidad clínica de este algoritmo de IA, se propuso un estudio de registro prospectivo, multicéntrico. A través de un seguimiento de imágenes no invasivo, estandarizado y uniforme a largo plazo, se establecerán perfiles de análisis de imágenes individualizados. Al correlacionar estos perfiles con los eventos de resultado del aneurisma (crecimiento o ruptura), se identificarán y analizarán características de imágenes capaces de predecir con precisión el crecimiento y la ruptura del aneurisma. Se espera que este enfoque mejore la precisión del diagnóstico de UIA y permita la estratificación del riesgo de aneurismas intracraneales no rotos mediante la utilización de datos relevantes.