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Novedades en las técnicas de imagen cardiaca: imagen 3D y deep learning

Uno de los aspectos clave en las enfermedades cardiovasculares es la imagen cardiaca. Así ocurre, por ejemplo, en el caso de descartar afecciones coronarias en pacientes con riesgo cardiovascular bajo o moderado o en el estudio pre y postquirúrgico de pacientes adultos con cardiopatías congénitas. Por ello, y por la trascendencia de la implantación de las nuevas técnicas en imagen, el Congreso SEC 2018 celebra la sesión “Avances en imagen cardiaca” organizada conjuntamente con la Sociedad Interamericana de Cardiología (SIAC)

26/10/2018

La evolución de las técnicas de imagen cardiaca se produce paralelamente a la aparición de nuevos métodos de análisis. Así lo expone Miguel Ángel García, profesor del Departamento de Medicina de la Universidad Complutense de Madrid: "Hemos llegado a un punto en el que se ha asentado definitivamente el poder ...

La evolución de las técnicas de imagen cardiaca se produce paralelamente a la aparición de nuevos métodos de análisis. Así lo expone Miguel Ángel García, profesor del Departamento de Medicina de la Universidad Complutense de Madrid: "Hemos llegado a un punto en el que se ha asentado definitivamente el poder pronóstico del realce tardío con gadolinio en situaciones muy diferentes que van desde la amiloidosis a la miocardiopatía dilatada, pasando por la cardiopatía isquémica o la miocardiopatía hipertrófica". En definitiva, la utilización del realce "es una marca poderosa como predictor de complicaciones en un gran número de enfermedades".

Además de estos progresos, es importante destacar la trascendencia que ejercerá la ecocardiografía en la imagen multimodal en los próximos años. "Son técnicas de eco fusión que actúan como ayuda al intervencionismo. Junto a ello, hay que resaltar los nuevos modelos de cuantificación automática, como el Heart model, que permiten reducir la variabilidad de la técnica en la obtención de parámetros cuantitativos", añade Miguel Ángel García. Además, la utilización de impresión de modelos 3D permite una mayor personalización.

Esto es, medicina del futuro hecha a medida de las características del paciente, influida también por los adelantos en inteligencia artificial y el Deep learning, sobre todo en los métodos diagnósticos. En el caso de la resincronización cardiaca "el enfoque multimodal, basado en técnicas de imagen tridimensional puede aportar una evaluación más completa", asegura Marta Sitges, directora de instituto cardiovascular del Hospital Clinic de Barcelona. Es la opción más adecuada, a pesar de que "existe un problema relacionado con terapia de resincronización: un 70% de pacientes responden muy bien a este tratamiento, mientras que un 30% siguen sin hacerlo".

Pero estas técnicas también presentan algunas limitaciones, en palabras de Marta Sitges: "los estudios realizados hasta ahora con algunas técnicas de imagen no han sido concluyentes; más bien se trata de investigaciones pequeñas llevadas a cabo en centros monográficos". De ahí que aún no se haya incorporado en las recomendaciones científicas el papel de la imagen multimodal de forma habitual en resincronización ventricular, "aunque muchos centros lo hacen en su práctica clínica habitual".

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