Nueva investigación sobre estatinas y el riesgo cardiovascular
NUEVA ORLEANS. Casi una cuarta parte de los pacientes sin antecedentes de cardiopatía cumplían los criterios de las guías clínicas para iniciar un tratamiento hipolipidemiante, según un nuevo ensayo prospectivo, multicéntrico y aleatorizado de un algoritmo de inteligencia artificial (IA) en el que se analizan imágenes de la retina para estimar el riesgo cardiovascular.
En el ensayo CLAiR AI se utilizó un algoritmo de inteligencia artificial de investigación entrenado con la puntuación de riesgo de enfermedad cardiovascular ateroesclerótica (ASCVD) a 10 años de 7,5 %, derivada de las ecuaciones de cohortes agrupadas introducidas en la guía sobre colesterol de 2013 del American College of Cardiology (ACC) y la American Heart Association (AHA).
«En esta cohorte, 26 % de los participantes presentaba un riesgo cardiovascular elevado, por lo que no se trata de un porcentaje reducido de personas que viven con un riesgo elevado», declaró el Dr. Michael V. McConnell, MSEE, cardiólogo preventivo y profesor de la Universidad de Stanford en California.
Desde que el grupo del Dr. McConnell completó su estudio, presentado en el Congreso Anual del American College of Cardiology (ACC) de 2026, la guía de 2026 del ACC y la AHA recomendaron el uso de la calculadora de riesgo en línea AHA PREVENT, que redujo a 5 % el umbral de riesgo de enfermedad cardiovascular ateroesclerótica a 10 años.
Diseño y resultados del ensayo
Para el ensayo se reclutó a personas sin antecedentes de enfermedad cardiovascular ateroesclerótica a las que se les realizaron imágenes de la retina en 10 centros de atención oftalmológica y de atención primaria de Estados Unidos. Se excluyó a los pacientes que ya seguían un tratamiento hipolipidemiante o que padecían una enfermedad ocular avanzada. Se recopilaron otros datos médicos, como la presión arterial y los perfiles lipídicos, para calcular la puntuación de riesgo de enfermedad cardiovascular ateroesclerótica a 10 años en 847 participantes.
«No incluimos intencionadamente a personas que ya estuvieran en tratamiento hipolipidemiante porque estamos tratando de ayudar a más del 50 % de las personas que, aunque podrían beneficiarse de un tratamiento preventivo, no lo están recibiendo», afirmó el Dr. McConnell.
El análisis reveló que 26,3 % de los pacientes incluidos presentaba una puntuación de riesgo de enfermedad cardiovascular ateroesclerótica a 10 años de 7,5 % o superior, señaló el Dr. McConnell.
«La conclusión es que un sistema de inteligencia artificial para analizar imágenes retinianas presenta una gran sensibilidad y especificidad para coincidir con lo que hasta hace dos semanas era la puntuación de riesgo estándar», afirmó, haciendo referencia a las ecuaciones de cohortes agrupadas de la guía de 2013, que habían sido sustituidas por el umbral PREVENT en la guía de 2026.
El algoritmo de inteligencia artificial alcanzó una sensibilidad de 91,1 % (IC 95 %: 87,4 a 94,4) y una especificidad de 86,2 % (IC 95 %: 83,5 a 88,6), con valores predictivos positivos y negativos de 70,2 % y 96,4 %, respectivamente. El rendimiento predictivo global del algoritmo, medido como el área bajo la curva, fue de 96 %, y más de 94 % de las imágenes capturadas en los 10 centros eran aptas para la evaluación.
Lo que diferencia a este estudio es su carácter prospectivo, según el Dr. McConnell. «La gran mayoría de todos los estudios de inteligencia artificial sobre el riesgo cardiovascular se han basado en conjuntos de datos que ya se habían recopilado y sobre los que luego se aplicaba la inteligencia artificial», afirmó.
La diversidad de la población del estudio también fue digna de mención, señaló. Estaba dividida a partes iguales entre hombres y mujeres. Y 78,1 % de los participantes eran blancos, 19 % negros y 26 % hispanoamericanos. El índice de masa corporal medio fue de 29,6 kg/m2.
Varios estudios han demostrado que los vasos sanguíneos de la parte posterior del ojo pueden ser indicativos de enfermedades sistémicas. Un estudio alemán realizado este año demostró la precisión de un dispositivo de obtención de imágenes de la retina aprobado por la FDA que utiliza inteligencia artificial para diagnosticar y monitorizar la retinopatía diabética.
«Una de las ventajas, aunque también uno de los retos, de la inteligencia artificial para el análisis de imágenes, y en particular en lo que respecta al riesgo cardiovascular, es que puede haber algunas características evidentes para el ojo humano, pero también puede haber aspectos que la inteligencia artificial detecte y que no sean necesariamente evidentes para el ojo humano», afirmó el Dr. McConnell.
Comentario
El carácter prospectivo y el diseño multicéntrico hacen que el estudio destaque frente a otros que utilizan la inteligencia artificial para analizar imágenes de la retina con el fin de identificar enfermedades sistémicas, según declaró el Dr. Dinesh Kalra, jefe del Departamento de Medicina Cardiovascular de la Universidad de Louisville.
«Otra gran ventaja que no se ha publicitado, pero que desde mi punto de vista es importante, es que en este estudio se utilizó una cámara de lámpara de hendidura tradicional, como las que hay en los consultorios de los optometristas, por lo que no se necesitan gotas para dilatar la pupila y se tarda unos 20 segundos en obtener una imagen del ojo», afirmó el Dr. Kalra.
«Se puede realizar durante una consulta habitual en el consultorio si un médico de atención primaria desea adquirir una cámara de este tipo, o bien en el consultorio de un optometrista. Y lo más importante es que no implica radiación alguna y no requiere extracción de sangre», añadió.
Según el Dr. Kalra, se necesitaría un estudio más grande para validar aún más el uso de imágenes de la retina generadas por inteligencia artificial para estimar el riesgo de enfermedad cardiovascular ateroesclerótica. «El resultado del algoritmo de inteligencia artificial no debería limitarse a ser una calculadora de riesgo», dijo. «Debería corresponder a la enfermedad real, por lo que el resultado debería estimar la placa coronaria y, lo que es más importante para los pacientes, ¿cuál es la probabilidad real de sufrir un infarto de miocardio?».
El estudio fue financiado por Toku, la empresa desarrolladora de CLAiR AI. El Dr. McConnell declaró que era el director de salud de Toku. El Dr. Kalra declaró no tener ninguna relación económica pertinente.
Este contenido se tradujo de la edición en inglés de Medscape.
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