Implicancias de la inteligencia artificial en los métodos de imagen endovascular / Implications of Artificial Intelligence in Intravascular Imaging Methods

RESUMEN La angioplastia transluminal coronaria (ATC) es una de las principales estrategias de revascularización en pacientes con enfermedad coronaria aterosclerótica (ECA). Numerosos estudios respaldan la optimización de la ATC mediante métodos de imagen endovascular; sin embargo, estos métodos son subutilizados en la práctica clínica contemporánea y enfrentan desafíos en la interpretación de los datos obtenidos, por lo que la integración de la inteligencia artificial (IA) se vislumbra como una solución atractiva para promover y simplificar su uso. La IA se define como un programa computarizado que imita la capacidad del cerebro humano para recopilar y procesar datos. El aprendizaje de máquinas es una subdisciplina de la IA que implica la creación de algoritmos capaces de analizar grandes conjuntos de datos sin suposiciones previas, mientras que el aprendizaje profundo se centra en la construcción y entrenamiento de redes neuronales artificiales profundas y complejas. Así, se ha demostrado que la incorporación de sistemas de IA a los métodos de imagen endovascular incrementa la precisión de la ATC, disminuye el tiempo del procedimiento y la variabilidad interobservador en la interpretación de los datos obtenidos, promueve así una mayor adopción y facilita su utilización. El propósito de la presente revisión es destacar cómo los sistemas actuales basados en IA pueden desempeñar un papel fundamental en la interpretación de los datos generados por los métodos de imagen endovascular, lo que conduce a una mejora en la optimización de la ATC en pacientes con ECA.

ABSTRACT Percutaneous coronary intervention (PCI) is one of the primary revascularization strategies in patients with coronary artery disease (CAD). Several studies support the use of intravascular imaging methods to optimize PCI. However, these methods are underutilized in contemporary clinical practice and face challenges in data interpretation. Therefore, the incorporation of artificial intelligence (AI) is seen as an attractive solution to promote and simplify their use. AI can be defined as a computer program that mimics the human brain in its ability to collect and process data. Machine learning is a sub-discipline of AI that involves the creation of algorithms capable of analyzing large datasets without making prior assumptions, while deep learning focuses on the construction and training of deep and complex artificial neural networks. The incorporation of AI systems to intravascular imaging methods improves the accuracy of PCI, reduces procedure duration, and minimizes interobserver variability in data interpretation. This promotes their wider adoption and facilitates their use. The aim of this review is to highlight how current AI-based systems can play a key role in the interpretation of data generated by intravascular imaging methods and optimize PCI in patients with CAD.

Uma lesão instigante na bifurcação do tronco de coronária esquerda / An intriguing lesion at the left main coronary artery bifurcation

A tomografia de coerência óptica (TCO) pode fornecer informações essenciais sobre imagens de angiografiacoronária pouco claras. Em documentos de consenso atuais de interpretação de imagem de TCO, o cálcio é geralmente descrito como uma região de sinal óptico de baixa intensidade ou heterogêneo, com uma borda bem delineada, que pode ter características atípicas, como a que caracteriza o nódulo calcificado. Neste caso, um paciente estável apresentava uma imagem angiográfica intracoronária nebulosa. A imagem da TCO mostrava uma lesão convexa protuberante de aparência estranha, com bordas irregulares e alta atenuação, provavelmente relacionada a um nódulo calcificado. A lesão tinha uma relação complexa com a origem da artéria circunflexa, o que foi melhor compreendida após a reconstrução tridimensional...

Optical coherence tomography (OCT) can provide essential information on unclear coronary angiography images. In current consensus documents of OCT imaging interpretation, calcium is usually described as a signal-poor or heterogeneous region with a sharply delineated border, but it may have atypical features, such as the proposed “calcified nodule” entity. In this case, a stable patient presented a hazy intracoronary angiographic image. OCT imaging showed an odd-looking convex, protruding lesion with irregular borders and high attenuation likely related to a calcified nodule. The lesion had a complex relation to the leftcircumflex artery take-off, which was better understood after three-dimensional reconstruction...

Tomografía de coherencia óptica: Bases y aplicaciones de una nueva técnica de imagen intravascular

La angiografía es la técnica de referencia para el diagnóstico de la enfermedad arte rial coronaria. Sin embargo, la mayoría de los síndromes coronarios agudos involucran lesiones angiográficamente no significativas. Es también la técnica de elección para guiar la implantación de prótesis endovasculares y su seguimiento. La tomografía de coherencia óptica es una técnica de imagen interferométrica que penetra en los tejidos alrededor de 2-3 mm y ofrece una alta resolución axial. Es capaz de distinguir diferentes tipos de tejido, como fibroso, lipídico, necrótico o calcificado, reconoce características de las placas de ateroma que se han asociado con progresión rápida de la lesión y eventos clínicos adversos, como la delgada capa de fibroateroma, el espesor de la capa fibrosa, la infiltración de macrófagos y la formación de trombos. En la actualidad, existe un creciente interés en el valor de la tomografía de coherencia óptica en el área de intervención coronaria, donde la técnica ofrece ventajas significativas sobre las técnicas intravasculares de diagnóstico convencionales, como la ecografía intravascular. Su alta resolución permite reconocer las complicaciones periprocedimiento, como microdisección, malaposición e hiperplasia neointimal, haciendo de esta herramienta una de las técnicas más prometedoras en el diagnóstico intravascular.

Coronary angiography is the reference technique for the diagnosis of coronary disease. However, the majority of acute coronary syndromes involve angiographically non- significant lesions. It is also the technique of choice for guiding the implantation of endovascular prostheses and their later monitoring. Optical coherence tomography is an interferometric imaging technique that penetrates tissue approximately 2-3 mm and provides axial and lateral resolution. It is able to distinguish different tissue types, such as fibrous, lipid-rich, necrotic, or calcified tissue. Optical coherence tomography is able to recognize a variety of features of athe- rosclerotic plaques that have been associated with rapid lesion progression and clinical events, such as thin cap fibroatheroma, fibrous cap thickness, dense macrophage infiltration, and thrombus formation. Currently, there is growing interest in the value of optical coherence tomography in the area of coronary intervention, where the technique offers significant advantages over more widespread intravascular diagnostic techniques such as intravascular ultrasound. Its higher resolution permits to recognize periprocedural complications, such as microdissection of the coronary artery, stent malapposition, and neointimal hiperplasia, making this tool one of the most promising techniques in the intravascular diagnosis.