¿Inteligencia Artificial para mejorar el cierre de la orejuela auricular izquierda?

El apéndice auricular izquierdo, también conocido como orejuela auricular izquierda (OAI), es una bolsa en forma de saco que se extiende desde la aurícula izquierda del corazón. En pacientes con fibrilación auricular, la sangre puede estancarse y formar coágulos en este apéndice, lo que aumenta el riesgo de accidente cerebrovascular. Para prevenirlo, los médicos utilizan un procedimiento mínimamente invasivo llamado cierre de la OAI, por el que se inserta un pequeño dispositivo para bloquear el flujo sanguíneo. Sin embargo, la OAI presenta una anatomía muy compleja en cuanto a forma y tamaño, lo que requiere un dimensionamiento preciso del dispositivo basado en imágenes médicas.

Actualmente, la mayoría de las mediciones de los dispositivos se realizan manualmente mediante imágenes de rayos X. Algunos centros especializados utilizan la tomografía computerizada (TC) 3D antes de la intervención, pero este enfoque no tiene en cuenta las variaciones anatómicas que pueden producirse durante el procedimiento.

Un proyecto del 2Ai- Applied Artificial Intelligence Laboratory, de Portugal, liderado por Pedro Morais, tiene por objetivo desarrollar una herramienta basada en inteligencia artificial (IA) que utiliza imágenes ecocardiográficas transesofágicas 3D para segmentar automáticamente la OAI y extraer todos los índices clínicos relevantes. Con base en estas mediciones, el sistema identificará automáticamente el tamaño y tipo de dispositivo óptimo para la implantación.

“Este enfoque busca estandarizar y automatizar todo el proceso de toma de decisiones, reduciendo la variabilidad humana y mejorando la precisión”, declara Morais. Además, al automatizar el proceso, la herramienta propuesta puede reducir significativamente los riesgos de un cierre incompleto de la OAI, derivado de una selección o colocación incorrecta del dispositivo, o el desprendimiento de este, de forma que se mejora tanto la eficiencia como la seguridad y la rapidez.

Declaración de transparencia: Esta investigación está financiada por la Fundación “la Caixa”, entidad que apoya el canal de información científica Big Vang.