Inteligencia Artificial para la Evaluación Intraprocedimental de la Embolización de la Arteria Uterina (AI-EMBO)

Antecedentes y justificación.

Los miomas uterinos afectan hasta al 70-80% de las mujeres en edad reproductiva. La embolización de la arteria uterina logra tasas de éxito técnico superiores al 95% y mejoría de los síntomas en aproximadamente el 75-90% de los pacientes; sin embargo, se asocia con un riesgo acumulado del 20-30% de fracaso clínico o necesidad de reintervención a los 5 años. La evaluación intraprocedimental actual de la adecuación de la embolización se basa en criterios angiográficos cualitativos (por ejemplo, "estasis de 5-10 latidos cardíacos", "aspecto de árbol podado"), que son subjetivos y dependen del operador. La evidencia emergente sugiere que lograr una estasis de flujo casi completa, en lugar de completa, puede reducir el dolor postprocedimental, subrayando la necesidad de herramientas de evaluación cuantitativas y estandarizadas.

AQ-VERO es una plataforma de software desarrollada internamente que realiza análisis cuantitativo de tiempo-densidad (TTD) de imágenes angiográficas para cuantificar objetivamente la perfusión uterina y de miomas en tiempo real.

Objetivos.

Objetivo principal: Validar la precisión y la reproducibilidad intra-/interobservador de las métricas TTD de AQ-VERO en la cuantificación de los cambios de perfusión durante la embolización de la arteria uterina.

Objetivos secundarios: (a) Desarrollar y validar internamente un modelo de apoyo a la decisión basado en IA que utilice las métricas derivadas de AQ-VERO para identificar puntos finales de embolización predefinidos; (b) Explorar la correlación entre las métricas TTD intraprocedimentales y los resultados clínicos postprocedimentales, incluyendo la mejoría de síntomas, las puntuaciones de dolor tempranas y la necesidad de reintervención.

Diseño del estudio. Este es un estudio observacional ambispectivo (incluye seguimiento retrospectivo y prospectivo), multicéntrico que incluye mujeres sometidas a embolización de la arteria uterina por miomas uterinos sintomáticos. Se adquirirán y analizarán angiogramas estandarizados con AQ-VERO para extraer parámetros de perfusión TTD (por ejemplo, tiempo al pico, área bajo la curva, características de lavado interno/externo). Los operadores documentarán los puntos finales angiográficos cualitativos convencionales. El seguimiento clínico y de imagen se recopilará de acuerdo con los protocolos institucionales.

Objetivo principal:

• Evaluar si el modelo predictivo de IA desarrollado utilizando las métricas AQ-VERO© puede predecir el resultado clínico, definido como resolución completa o significativa de los síntomas relacionados con los miomas.

Objetivos secundarios:

• Correlacionar distintas morfologías de curvas TTD y métricas AQ-VERO con el dolor postprocedimental.
• Detectar la presencia de suministro arterial colateral o accesorio que pueda comprometer la eficacia de la embolización.

Significancia. Se espera que este estudio establezca un marco cuantitativo y aumentado con IA para la evaluación intraprocedimental de la embolización durante la embolización de la arteria uterina, potencialmente reduciendo la variabilidad y mejorando los resultados clínicos a largo plazo.