Cómo la IA desbloquea conocimientos más profundos a partir de escaneos CAC para mejorar la predicción de eventos cardiovasculares

La puntuación de calcio coronario (CAC) es el mejor indicador del riesgo de enfermedad cardiovascular aterosclerótica (ECVA) en personas asintomáticas.

Los escáneres de CAC contienen información valiosa más allá de la puntuación de Agatston, que actualmente se utiliza solo para predecir la enfermedad coronaria.

En este estudio se evaluó la utilidad de la IA aplicada a los escáneres de CAC en 5.830 individuos asintomáticos (52,2 % mujeres, edad 61,7 ± 10,2 años) del estudio multiétnico sobre aterosclerosis (MESA), durante 15 años de seguimiento en los que se acumularon 1.773 eventos cardiovasculares.

AI-CAC

Volumetría automatizada de las cavidades cardíacas mediante IA a partir de escáneres de CAC
 

Incorpora:
 

• La puntuación CAC de Agatston

• El volumen y la masa de la aurícula izquierda (AI)

• El ventrículo derecho (VD)

• El ventrículo izquierdo (VI)
   

Comparación del rendimiento del AI-CAC con la puntuación CAC de Agatston para la predicción de eventos:

Eventos cardiovasculares
 

• Ictus

• Infarto de miocardio (IM)

• Angina

• Paro cardíaco reanimado

• Todas las muertes relacionadas con ECV, IC y FA
   

Otros eventos
 

• Mortalidad por todas las causas

Figura 1. Volumetría automatizada de las cavidades cardíacas y caracterización de la placa calcificada mediante IA en escáneres CAC (AI-CAC): definición y ejemplos de casos.

La mediana de la estadística C (IC del 95 %) para todos los eventos CV durante 15 años para ambos sexos combinados entre la puntuación AI-CAC y la puntuación Agatston CAC fue de 0,742 (IC: 0,723-0,761) vs. 0,709 (IC: 0,688-0,728) (p < 0,0001).

Figura 2. AUC-ROC dependiente del tiempo para todos los eventos CV entre la volumetría cardíaca automatizada habilitada por IA y la caracterización de la placa calcificada mediante AI-CAC frente a la puntuación de CAC de Agatston durante 15 años.

En el seguimiento a los 15 años, el AI-CAC logró la mayor discriminación, con un AUC de 0,816 frente al 0,729 de la puntuación de CAC de Agatston (p < 0,0001).

Se observó un aumento significativo en la estadística C para todos los eventos cardiovasculares al añadir mediciones de AI-CAC a los modelos básicos de factores de riesgo (0,745 [0,655-0,836] frente a 0,774 [0,693-0,852]).

Conclusiones

IA: inteligencia artificial; CAC: calcio coronario; CV: cardiovascular; ECV: enfermedades cardiovasculares; IC: insuficiencia cardiaca; IM: infarto de miocardio; FA: fibrilación auricular

Naghavi M, et al. NPJ Digit Med. 2024;7(1):309

ES-39822 Diciembre 2025