#ESCCongress2022. Adăugarea AI la algoritmii standard de calcul pentru riscul cardiovascular ghidează cu precizie deciziile clinice în prevenția aterosclerozei
În cadrul Congresului Societății Europene de Cardiologie din acest an, inteligența artificială a reprezentat una dintre principalele teme abordate. Implementarea algoritmilor de învățare automată și profundă (deep learning) în cardiologie are potențialul de a optimiza strategiile de prevenție și diagnostic, și de a conduce la tratament individualizat.
Studiul a arătat că adăugarea algoritmilor de inteligență artificială cauzală la un sistem clasic de estimare a riscului cardiovascular, de tipul Joint British Societies’ Algorithm (JBS3), îmbunătățește semnificativ acuratețea evaluării riscului de ateroscleroză prin studierea integrată a doi factori majori de risc – tensiunea arterială sistolică (SBP) ridicată și valorile crescute ale LDL-colesterolului. Inteligența artificială cauzală (causal AI) cuprinde, pe lângă capacitatea de analiză a unui set complex de variabile și formarea de asocieri/corelații, și capacitatea de a evalua relația de cauzalitate dintre anumite evenimente, devenind un instrument valoros pentru schimbarea paradigmei actuale în prevenția BCV.
„Acest studiu arată, pentru prima dată, modul în care poate fi integrată relația de cauzalitate dintre colesterolul LDL, tensiunea sistolică și bolile cardiovasculare, printr-un algoritm de inteligență artificială. Acesta ar putea fi utilizat pentru a lua decizii informate legate de fiecare pacient în parte, în funcție de intensitatea și durata scăderii nivelului de LDL-c și a SBP pentru o prevenție eficientă a evenimentelor aterosclerotice” – a declarat Prof. Brian Ference, University of Cambridge, UK și autor principal al studiului.
Conform autorilor, algoritmii utilizați în mod curent pentru stratificarea riscului cardiovascular și ghidaj terapeutic conduc la concluzii neplauzibile din punct de vedere biologic, deoarece nu includ efectele LDL-c și SBP (doi factori de risc aterosclerotic modificabili) observate în studiile de randomizare mendeliană și consideră că aceștia nu contribuie semnificativ la riscul apariției evenimentelor cardiovasculare. Acest lucru poate duce la concluzia falsă că amânarea intervențiilor pentru scăderea LDL-c și SBP până mai târziu în viață este mai eficientă și costă mai puțin decât inițierea precoce a managementului clinic. Însă cu cât se începe mai devreme, cu atât riscul cardiovascular scade.
CAUSAL AI a avut două obiective principale:
- evaluarea posibilității ca scorurile de risc actuale să poată estima cu acuratețe riscul de evenimente cardiovasculare cauzate de LDL-c și SBP și beneficiile scăderii valorilor celor doi factori, indiferent de vârstă, pentru o durată nedeterminată.
- evaluarea, cu ajutorul unui algoritm AI, a posibilității ca incorporarea efectelor cauzale ale LDL-c și SBP să conducă la o estimare mai precisă a riscului cardiovascular.
Sistemul de stratificare a riscului cardiovascular, Joint British Societies’ (JBS3), a fost testat atât de sine stătător, cât și în combinație cu algoritmul de inteligență artificială. Algoritmul AI a fost bazat pe date provenite din studii de randomizare Mendeliană, cuprinzând 140 de variante genetice asociate nivelului de LDL-c și 202 variante genetice asociate tensiunii sistolice.
JBS3 + algoritmul AI au fost testate pe o populație de aproximativ 500 de mii de participanți din UK Biobank pentru a determina cât de precis pot fi estimate riscurile și beneficiile cardiovasculare. De asemenea, au fost testate și pe o populație de 48.315 participanți din studii care implicau ajustarea valorilor LDL-c și SBP pentru a determina cât de bine se poate estima beneficiul pe termen scurt al scăderii acestor valori.
CAUSAL AI a condus la trei rezultate majore:
- JBS3 a subestimat riscul de evenimente coronariene majore în rândul persoanelor cu valori ridicate de LDL-c, SBP sau ambele, pe întreaga durată a vieții; și a supraestimat riscul în rândul persoanelor cu valori scăzute de LDL-c, SBP sau ambele.
- JBS3 a subestimat beneficiul menținerii pe întreaga durată a vieții a unor niveluri scăzute de LDL-c, SBP sau ambele în ceea ce privește riscul de evenimente coronariene majore. Incluzând algoritmul causal AI, JBS3 a putut estima cu precizie beneficiul menținerii unor valori scăzute de LDL-c și SBP indiferent de vârstă.
- JBS3 a subestimat beneficiul scăderii valorilor LDL-c, SBP sau ambele începând mai târziu în viață. Includerea causal AI a condus la estimarea cu precizie a beneficiului scăderii valorilor LDL-c și SBP sau ambelor începând mai târziu în viață.
Avantajele utilizării acestui algoritm în viața reală constau într-o stratificare mai eficientă a persoanelor cu risc cardiovascular, precum și în personalizarea prevenției afecțiunilor cardiovasculare prin determinarea momentului potrivit, a duratei și a intensității cu care fiecare pacient în parte ar trebui să atingă valori LDL-c și SBP optime. În același timp, ar putea ajuta medicii în a lua decizii informate și ar aduce economii în sistemele de sănătate.
Ateroscleroza este o afecțiune cardiovasculară cronică progresivă. Studii clinice randomizate au demonstrat că prin scăderea nivelului LDL-c și a tensiunii sistolice se poate reduce riscul evenimentelor aterosclerotice. În același timp, studii de randomizare Mendeliană arată că acest risc este influențat de momentul în care începe modificarea valorilor LDL-c și SBP.
Citește și:
- #ESCCongress2022. Administrarea terapiei hipolipemiante, antiagregante și antihipertensive într-o singură pastilă reduce cu 33% mortalitatea post-infarct miocardic
- #ESCCongress2022. Interpretarea ecocardiografiilor cu ajutorul unui algoritm bazat pe inteligență artificială, superioară evaluării experților în ultrasonografie
- #ESCCongress. Primul studiu care arată legătura dintre factorii de risc cardiovascular prezenți în copilărie și apariția bolilor cardiovasculare la vârsta adultă