Tiempo basado en inteligencia artificial, tamaño del infarto y resultados en el infarto de miocardio de oclusión coronaria aguda (ANOMI)

El electrocardiograma de 12 derivaciones (ECG) sigue siendo la herramienta de diagnóstico inicial más accesible y ampliamente utilizada para guiar el manejo en pacientes con sospecha del síndrome coronario agudo (ACS). Basado principalmente en el ECG de 12 líderes, ACS se subdivide clásicamente en el infarto de miocardio de elevación ST (STEMI) e infarto de miocardio sin elevación de ST (NSTEMI). Para los pacientes con un diagnóstico de trabajo en funcionamiento de STEMI, se recomienda una terapia de reperfusión inmediata, preferiblemente con una intervención coronaria percutánea (PCI).

Para los pacientes con NSTEMI, el momento para una reperfusión coronaria invasiva se basa en la estratificación del riesgo. A la fecha, el paradigma STEMI vs. NSTEMI evita que algunos pacientes con NSTEMI con oclusión aguda de una arteria coronaria reciban PCI emergentes, a pesar de su mayor mortalidad en comparación con NSTEMI sin oclusión coronaria. Alrededor del 24-35% de los pacientes con NSTEMI tienen una oclusión coronaria total, denominado infarto de miocardio de oclusión (OMI) y podrían beneficiarse de PCI emergente. Estos pacientes a menudo terminan recibiendo reperfusión en una etapa posterior (24-72 horas) en el ingreso, lo que se cree que es tarde para salvar el tejido isquémico o infarto.

Muchas publicaciones desde la década de 2000 describen patrones de ECG sin elevación del segmento ST que significan oclusión coronaria aguda. Sin embargo, estos signos de ECG son una inspección sutil y visual de las imágenes de ECG por parte de expertos clínicos, se ha demostrado que es subóptima y conduce a un alto grado de variabilidad en la interpretación de ECG. Un estudio reciente encontró que el aprendizaje automático e inteligencia artificial (IA) para el diagnóstico de ECG de OMI supera a los médicos en ejercicio. Además, un nuevo modelo de ECG AI demostró una precisión superior para detectar OMI agudo en comparación con los criterios clásicos STEMI. Esto sugiere el potencial de IA para mejorar el triaje de pacientes con ACS asegurando una derivación apropiada y oportuna para PCI inmediato.

Por lo tanto, pretendemos usar estos modelos para analizar ECG de pacientes con NSTE-ACS y verificar si el modelo genera OMI o no OMI. Según esa información, analizaremos el tiempo que había tomado de la admisión a la intervención (PCI), para correlacionar posibles reperfusiones tardías con el tamaño del infarto del ventrículo. La hipótesis es que una arteria coronaria ocluida producirá de hecho un tamaño de infarto (cicatriz) más grande en el ventrículo después de tiempos de oclusión más largos (= tiempo de reperfusión), por lo tanto, los pacientes se dicotomizarán en pacientes de intervención temprana y tardía y se analizarán en función de su tamaño y resultado de infarto, se sortificarán por el diagnóstico de OMI realizado por el algg algg de AI.