FFR de aprendizado de máquina baseado em OCT para previsão de FFR pós-PCI

Os exames FFR e OCT são utilizados para diferentes finalidades durante a intervenção coronária percutânea (ICP). O FFR é uma ferramenta de tomada de decisão para determinar se procedimentos adicionais são necessários, enquanto o exame OCT é utilizado para otimizar o procedimento do stent. A utilização de ambos os testes fornece informações adicionais para auxiliar na realização de um procedimento excelente, porém é mais caro e demorado.

Portanto, um teste FFR de aprendizado de máquina derivado de OCT pode ser útil. Estudos anteriores demonstraram que o FFR de aprendizado de máquina baseado em OCT antes do procedimento mostrou bom desempenho diagnóstico na previsão do FFR, independentemente do território coronário.

Apesar do rápido desenvolvimento de tecnologias e ferramentas para ICP, um número significativo de pacientes apresentou eventos adversos, como recorrência de angina e isquemia silenciosa, apesar da ICP angiograficamente bem-sucedida. A ICP abaixo do ideal é um fator prognóstico independente bem conhecido para acidentes cardiovasculares maiores. Portanto, medir o FFR pós-ICP imediatamente após o implante do stent é crucial para otimizar o resultado do procedimento e melhorar o prognóstico do paciente. Embora a importância de medir o FFR pós-ICP esteja emergindo gradualmente, atualmente não existe um modelo para o FFR de aprendizado de máquina baseado em OCT que preveja o FFR após a inserção do stent. Em pacientes submetidos à intervenção coronária percutânea com uso de stents para cardiopatia isquêmica, compararemos a acurácia diagnóstica do modelo de reserva de fluxo fracionado (FFR) derivado de aprendizado de máquina baseado no exame de tomografia de coerência óptica (OCT) após implante de stent em artéria coronária com o fio baseado em FFR.