Inteligența artificială scanează arterele și prezice riscul după un atac de cord mai bine decât o analiză tradițională

Studiul PECTUS-AI a evaluat utilitatea unui algoritm de inteligență artificială (OCT-AID) în identificarea automată a fibroateromelor cu capișon subțire (TCFA) pe imaginile de tomografie în coerență optică (OCT) coronariană. Aceste plăci instabile sunt bine cunoscute pentru rolul lor în declanșarea infarctului miocardic, însă evaluarea lor clinică rămâne o provocare din cauza dificultății interpretării imaginilor în timp real.
Studiile anterioare au demonstrat că plăcile cu conținut lipidic extins și capișon fibros subțire (TCFA) se asociază cu risc crescut de evenimente cardiovasculare majore. Acestea sunt identificate cu precizie în centre specializate prin analiză manuală a imaginilor OCT, însă această metodă este consumatoare de timp, subiectivă și dificil de aplicat în timp real în practica clinică. În acest context, automatizarea detecției TCFA prin algoritmi de inteligență artificială ar putea transforma paradigma evaluării riscului coronarian.

Despre studiu

Design

• Analiză secundară pre-planificată a studiului observațional PECTUS-obs (NCT03857971).
• 438 pacienți cu infarct miocardic și leziuni coronariene ne-obstructive (FFR > 0,80) deferite de la revascularizare.
• Imagini OCT realizate cu cateterul Dragonfly Optis (Abbott Vascular).
• Evaluare prospectivă a evenimentelor clinice la 1 și 2 ani post-incluziune.

Algoritmul OCT-AID

• Model de segmentare semantică multi-clasă cu rețea neurală U-Net (nnU-Net v2).
• Segmentare automată a lumenului, capișonului fibros, lipidului, calciului, trombusului etc.
• Detecția automată a artefactelor și excluderea cadrelor neanalizabile (>25% A-lines afectate).
• Definiție AI-TCFA: placă lipidică cu arc ≥90° și grosime capișon <65 µm în ≥3 cadre consecutive.

Rezultate

Populația studiată

• 414 pacienți analizați (488 leziuni); vârstă medie: 63 ± 10 ani; 80,9% bărbați.
• Localizare frecventă a leziunilor: artera descendentă anterioară stângă (37,9%) și artera circumflexă stângă (33,6%).

Concordanță AI vs. evaluare umană

• AI-TCFA identificat în 150 (30,7%) leziuni vs. CL-TCFA în 134 (27,5%) leziuni.
• Concordanță moderată la nivel de leziune: κ = 0,38 (CI 95%: 0,28–0,47).
• Concordanță la nivel de pacient: κ = 0,40 (CI 95%: 0,30–0,49).

Rezultate clinice

• Evenimente clinice primare (deces, infarct non-fatal, revascularizare neplanificată): 8,2% la 2 ani.
• AI-TCFA: risc dublu de eveniment (raport de risc = 1,99, CI 95%: 1,02–3,90, P = 0,04).
• CL-TCFA: asociere nesemnificativă (raport de risc = 1,67, CI 95%: 0,84–3,30, P = 0,14).
• C-statistică: AI = 0,58 vs. laborator central = 0,56 (fără diferență semnificativă).

Evaluarea completă a segmentului coronarian

• AI-TCFA identificat în segmentul complet în 59,1% din pacienți.
• Risc de eveniment de 5,5 ori mai mare în prezența AI-TCFA pe întreg segmentul (raport de risc = 5,50, P < 0,001).
• C-statistică superioară: AI complet = 0,66 vs. laborator central țintit = 0,56 (P = 0,03).
• NPV excelent: doar 2% din pacienții fără AI-TCFA au necesitat revascularizare ulterior.

Interpretare

Rezultatele sugerează că evaluarea automată prin AI este:

• Robustă: analizează fiecare cadru, comparativ cu evaluarea umană selectivă.
• Standardizată: elimină variabilitatea între observatori umani.
• Rapidă și scalabilă: posibil de aplicat în timp real pentru intervenții ad-hoc.
• Prognostică: asociere semnificativă cu evenimente adverse la 2 ani.

Perspective viitoare

Studiile viitoare vor trebui să:

• evalueze algoritmul în timp real în practica clinică;
• compare predicțiile AI cu standardul histologic aur;
• analizeze potențialul AI de a ghida tratamente preventive focalizate.

Concluzii

Studiul PECTUS-AI validează potențialul inteligenței artificiale în identificarea automată a plăcilor vulnerabile coronariene. Evaluarea AI a fost comparabilă, iar în unele cazuri superioară analizei manuale efectuate de laboratoare specializate. Prin capacitatea de a analiza rapid întregul segment coronarian și de a oferi predicții reproductibile, AI poate deveni un instrument esențial pentru stratificarea riscului post-infarct și pentru decizii terapeutice imediate.