Aspectos destacados
La reserva de flujo miocárdico derivada de la PET cardíaca transmite información altamente pronóstica
La PET cardíaca es costosa y está disponible de forma selectiva; El ECG es económico y ubicuo
Alahdab,et.al.,[CELL REPORTS MEDICINE.DOI: 10.1016/j.xcrm.2024.101746] desarrollaron un modelo de aprendizaje automático para predecir la reserva de flujo sanguíneo miocárdico (MFR) a partir del ECG, validado en un gran conjunto de datos independiente
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La reserva de flujo sanguíneo miocárdico derivada del ECG es altamente pronóstica
Resumen
Alahdab,et.al.,[CELL REPORTS MEDICINE.DOI: 10.1016/j.xcrm.2024.101746] desarrollaron un modelo de aprendizaje automático (ML) que utiliza la electrocardiografía (ECG) para predecir la reserva de flujo sanguíneo miocárdico (MFR) y evaluar su valor pronóstico para eventos cardiovasculares adversos mayores (MACE). Utilizando 3639 pares de datos de tomografía por emisión de positrones (PET) y 17 649 pares de datos de tomografía computarizada por emisión de fotón único (SPECT) de ECG, el modelo ML se entrena con un enfoque de inteligencia de enjambre y regresión de vectores de soporte (SVR). El modelo logra un área bajo la curva (AUC) de la curva receptor-operador (ROC) de 0,83, con una sensibilidad y especificidad de 0,75. Un valor de ECG-MFR inferior a 2 se asocia significativamente con MACE, con cocientes de riesgo (HR) de 3,85 y 3,70 en las fases de descubrimiento y validación, respectivamente. El estadístico C del modelo es 0,76, con una mejora de reclasificación neta (NRI) de 0,35. Validado en una cohorte independiente, el modelo ML que utiliza datos de ECG ofrece una predicción de MACE superior en comparación con los modelos clínicos de referencia, lo que destaca su potencial para la estratificación del riesgo en pacientes con enfermedad de la arteria coronaria (CAD) utilizando el ECG de 12 derivaciones accesible.
