Aplicación de la inteligencia artificial en el código ictus: Experiencia en nuestro hospital

Resumen

OBJETIVOS El diagnóstico precoz y certero es crucial en pacientes con accidente cerebrovascular isquémico agudo para obtener resultados óptimos tras tratamiento. La interpretación del radiólogo del ASPECTS y la detección de oclusión vascular está sujeta a la experiencia individual, variabilidad interobservador y retrasos de tiempo variables. La inteligencia artificial (IA) podría plantear la solución. El objetivo de este trabajo es evaluar la aplicación del software de IA utilizado en nuestro hospital para la evaluación ASPECTS y detección de oclusión vascular. MATERIAL Y MÉTODO Para el análisis retrospectivo se recopilaron 102 estudios con oclusión vascular confirmada por angiografía invasiva y se compararon los resultados aportados por la IA con el informe del radiólogo, realizando un análisis por subgrupos para la detección de oclusión vascular en función de su localización. RESULTADOS La IA no presenta diferencias significativas en el análisis del ASPECTS con respecto al radiólogo, por lo que sería una herramienta útil para agilizar el diagnóstico precoz en estos pacientes. No obstante, la detección automatizada de oclusión vascular en la angiografía por TC presenta limitaciones. Demuestra alta sensibilidad para la detección de oclusiones en circulación anterior proximal (ICA intracraneal y M1), siendo menor para oclusiones en ACM distal y ACA. CONCLUSIONES Los esfuerzos futuros de la IA deberían enfocarse en desarrollar la detección de oclusiones más distales, en circulación posterior y extracraneal. Por tanto, la evaluación por radiólogos expertos sigue siendo necesaria para la detección precisa de oclusiones de vasos en la práctica clínica independientemente del resultado del algoritmo de IA.