Índice
- Puntos clave
- Por qué es importante esta investigación: el problema de la aterosclerosis temprana
- Métodos del estudio: cómo se llevó a cabo la investigación
- Hallazgos clave: qué ocurrió con las placas pequeñas
- El papel de las estatinas en los cambios de la placa
- Implicaciones clínicas: qué significa esto para los pacientes
- Limitaciones del estudio: qué no pudo demostrar esta investigación
- Recomendaciones: consejos prácticos para los pacientes
- Preguntas frecuentes
- Información de la fuente
Puntos clave
- En un estudio de 99 pacientes, la AI-QCT detectó placas coronarias diminutas que los lectores humanos a menudo pasan por alto.
- El 87 % de las placas pequeñas persistieron en la misma ubicación en las tomografías de seguimiento después de aproximadamente 3,8 años.
- La mediana del volumen de la placa se triplicó de 7,1 mm³ a 18,9 mm³ en las placas persistentes.
- Las estatinas aumentaron la calcificación de la placa, lo que podría estabilizar la placa blanda, pero no redujeron el volumen total.
- No se realizó un seguimiento de los resultados clínicos; se necesitan estudios más amplios para confirmar los hallazgos.
Por qué es importante esta investigación: el problema de la aterosclerosis temprana
La aterosclerosis — la acumulación de placa de ateroma en las paredes de las arterias — sigue siendo la principal causa de muerte cardiovascular en todo el mundo. La enfermedad de las arterias coronarias (EAC) por sí sola afecta a casi 200 millones de personas en el mundo y causa más de 9 millones de muertes cada año. También contribuye a aproximadamente 182 millones de años de vida ajustados por discapacidad, una medida de la vida saludable perdida por enfermedad y discapacidad.
No todas las noticias son malas. La disminución previa de las muertes por enfermedades cardíacas había sido un éxito para la salud pública. Pero esos avances ahora se ven amenazados por el aumento de las tasas de obesidad y diabetes, que impulsan el desarrollo de la aterosclerosis.
Uno de los descubrimientos más importantes de la cardiología reciente es que no se necesita una arteria gravemente obstruida para estar en riesgo. Los estudios han demostrado de manera convincente que la placa de ateroma no obstructiva — placa que estrecha la arteria en menos del 50 % — desempeña un papel importante en la causa de infartos de miocardio y muerte cardiovascular. En promedio, los pacientes con enfermedad coronaria no obstructiva tienen una tasa de eventos anual 8 veces mayor en comparación con los pacientes que no tienen aterosclerosis coronaria en absoluto. Incluso después de ajustar por otros factores de riesgo, el cociente de riesgos instantáneos para eventos cardiovasculares adversos mayores varía de 1,5 a 7,2 al comparar pacientes con enfermedad coronaria no obstructiva con aquellos sin enfermedad coronaria. Esto significa que estos pacientes tienen entre un 50 % y más de 7 veces más probabilidades de sufrir un infarto de miocardio, un ictus o una muerte cardíaca.
Pero una pregunta crítica ha quedado sin respuesta: ¿se aplican estos riesgos también a placas extremadamente pequeñas que apenas son visibles en las imágenes? ¿Y existe un umbral de volumen por debajo del cual el riesgo aún no ha comenzado a aumentar?
Ha habido un obstáculo importante para responder a estas preguntas. Las placas pequeñas no calcificadas son notoriamente difíciles de detectar para los lectores humanos en la angio-TC coronaria (CCTA). Pueden parecer casi idénticas al tejido blando que rodea las arterias coronarias, a otras estructuras de tejidos blandos o simplemente al ruido y los artefactos de la imagen. Debido a esta incertidumbre, estas placas diminutas con frecuencia no se informan en absoluto.
Aquí es donde la inteligencia artificial entra en escena. Una nueva tecnología llamada evaluación cuantitativa de la aterosclerosis mediante tomografía computarizada (AI-QCT) utiliza el aprendizaje automático para detectar, medir y caracterizar automáticamente la placa en todo el árbol coronario. En la práctica clínica, la AI-QCT identifica con frecuencia placas pequeñas que los lectores humanos pasan por alto. Pero antes de que las placas diminutas detectadas por IA puedan usarse para guiar la atención del paciente, los investigadores necesitaban verificar que estas detecciones representan aterosclerosis real y no solo artefactos del software.
Métodos del estudio: cómo se llevó a cabo la investigación
Los investigadores recurrieron al estudio PARADIGM (Progression of Atherosclerotic Plaque Determined by Computed Tomographic Angiography Imaging), un gran registro internacional que incluyó a 2 252 pacientes de 7 países y 13 centros diferentes. Todos los participantes se sometieron a exploraciones de CCTA seriadas (repetidas) por enfermedad de las arterias coronarias conocida o sospechada. Los pacientes se inscribieron entre 2003 y 2015.
Para este análisis específico, el equipo de investigación restringió la inclusión a los primeros 99 pacientes que se sometieron a CCTA en la cohorte. Este número se eligió deliberadamente como un estudio de viabilidad, sin un análisis formal de poder estadístico para ningún resultado en particular. Se evaluaron 2 pacientes adicionales, pero se excluyeron porque no tenían ninguna placa pequeña que cumpliera los criterios.
Cada paciente se sometió a una exploración inicial (CCTA-1) y una exploración de seguimiento (CCTA-2) con al menos 2 años de diferencia. Las exploraciones se realizaron de acuerdo con las guías de la Society of Cardiovascular Computed Tomography, utilizando escáneres de 64 filas de detectores o más nuevos con tecnología de fuente única o doble.
La innovación clave estuvo en cómo se analizaron las exploraciones. Un software de IA aprobado por la FDA disponible comercialmente (Cleerly Lab, Cleerly, Denver, CO) realizó un análisis automatizado utilizando modelos de redes neuronales convolucionales validados. El sistema de IA automáticamente:
- Segmentó las arterias coronarias
- Identificó los contornos del vaso y del lumen
- Etiquetó cada segmento coronario
- Calculó el porcentaje de estenosis por diámetro
- Caracterizó las placas por tipo
Las placas se clasificaron utilizando mediciones de densidad en unidades Hounsfield (UH), una escala que cuantifica qué tan denso aparece un tejido en la TC:
- Placa calcificada: densidad mayor de 350 UH
- Placa no calcificada: densidad entre 30 y 350 UH
- Placa no calcificada de baja densidad: densidad menor de 30 UH
Es importante destacar que todos los resultados de la IA fueron verificados por un lector experimentado con formación de nivel III — el nivel más alto de certificación en angio-TC coronaria — que desconocía si cada exploración era el estudio inicial o el de seguimiento. Este enmascaramiento fue un elemento de diseño fundamental para evitar sesgos.
Las placas pequeñas se definieron como aquellas con un volumen total de placa de 0,1 a 50 mm³. Para contextualizar, 50 mm³ es aproximadamente el tamaño de un grano de arroz pequeño.
Los investigadores examinaron tres preguntas específicas:
- ¿Qué proporción de las placas pequeñas identificadas en la exploración inicial también estaban presentes en la misma ubicación en la exploración de seguimiento? Esto proporcionó una medida de la fiabilidad del software: las placas que persistieron en la misma ubicación probablemente representan aterosclerosis verdadera, mientras que las que desaparecieron podrían representar una regresión real o una detección de falsos positivos en la primera exploración.
- ¿Cuáles son las características de las placas pequeñas, incluidos sus componentes calcificados, no calcificados y no calcificados de baja densidad?
- ¿Qué características se asocian con la progresión de las placas pequeñas a lo largo del tiempo?
El análisis estadístico fue exhaustivo. El equipo utilizó pruebas t de Student y pruebas U de Mann-Whitney para datos continuos, pruebas de rangos con signo de Wilcoxon para características pareadas de angio-TC coronaria, y pruebas de chi-cuadrado o exactas de Fisher para datos categóricos. Se utilizó regresión logística para modelar qué placas desaparecieron frente a las que persistieron, y regresión lineal para evaluar el impacto del tratamiento con estatinas en los cambios del volumen de placa. Todas las pruebas fueron bilaterales, con significación estadística definida como valores de p inferiores a 0,05.
Hallazgos clave: ¿Qué ocurrió con las placas pequeñas?
Se incluyeron en el análisis un total de 99 pacientes con 502 placas pequeñas. Las características de los participantes describen una población típica de mediana edad y en riesgo:
- Mediana de edad: 61 años (rango intercuartílico 54–67)
- Sexo masculino: 63 %
- Hipertensión arterial: 55,6 %
- Tabaquismo actual o previo: 40,4 %
- Antecedentes familiares de enfermedad de las arterias coronarias: 33,4 %
- Hipercolesterolemia (colesterol alto): 31,3 %
- Diabetes: 12,1 %
- Índice de masa corporal (IMC): mediana 25,2 kg/m² (23,9–27,6)
- Uso de estatinas al inicio del estudio: 44,4 %
En el momento de la exploración inicial, la mediana del volumen total de placa fue de 6,8 mm³ (rango intercuartílico 3,5–13,9 mm³). La inmensa mayoría de este volumen correspondía a placa no calcificada, con una mediana de volumen no calcificado de 6,2 mm³ (2,9–12,3 mm³). El volumen de placas calcificadas fue esencialmente cero en la mayoría de los pacientes.
El tiempo medio entre la exploración inicial y la de seguimiento fue de 3,8 ± 1,6 años. Lo que ocurrió con estas pequeñas placas durante ese período es el hallazgo central del estudio:
Hallazgo n.º 1: el 87 % de las placas pequeñas persistieron en la misma ubicación.
En las imágenes de seguimiento, 437 de 502 placas (87 %) se encontraron exactamente en la misma ubicación que en la exploración inicial. Entre esas placas persistentes, el 72 % había aumentado de tamaño, mientras que el 15 % había disminuido de volumen.
Hallazgo n.º 2: el volumen de las placas pequeñas se triplicó en aproximadamente 4 años.
En el caso de las placas que persistieron, la mediana del volumen total de placa aumentó drásticamente de 7,1 mm³ (RIC 3,8–15,4 mm³) al inicio a 18,9 mm³ (RIC 8,3–45,2 mm³) en la exploración de seguimiento. Esto representa casi un aumento de 3 veces. El componente no calcificado creció de 6,7 mm³ a 13,8 mm³, y el volumen de placas calcificadas aumentó de 0 mm³ a 2,5 mm³. La estenosis por diámetro (el porcentaje de la arteria bloqueada) también aumentó de una mediana del 6 % al 13 %.
Hallazgo n.º 3: las placas más pequeñas tenían menos probabilidades de persistir.
Las placas con un volumen inferior a 2 mm³ al inicio persistieron solo en 41 de 62 casos (66 %). En cambio, las placas mayores de 2 mm³ al inicio persistieron en 395 de 439 casos (90 %). Esto sugiere que las placas extremadamente pequeñas son más difíciles de distinguir del ruido de la imagen, aunque incluso entre estas, se confirmó que dos tercios eran aterosclerosis real.
Hallazgo n.º 4: las placas que "desaparecieron" tenían características distintivas.
Las 65 placas (13 %) que se observaron en la exploración inicial pero no en el seguimiento fueron significativamente diferentes de las que persistieron (todos los valores de p < 0,05):
- Menor volumen total de placa: 3,9 mm³ frente a 7,0 mm³
- Menor longitud de la placa: 4,5 mm frente a 6,0 mm
- Ubicación más distal (más alejada de la abertura de la arteria): 21,8 mm frente a 12,6 mm desde el ostium
- Menor probabilidad de tener un componente calcificado
- Estenosis por diámetro menos grave: 3 % frente a 6 %
Curiosamente, ninguno de los factores relacionados con el paciente (edad, sexo, hipertensión arterial, antecedentes de tabaquismo, índice de masa corporal, antecedentes familiares, hipercolesterolemia, diabetes o uso de estatinas al inicio) predijo si una placa persistiría o desaparecería. Del mismo modo, los parámetros relacionados con el escáner (fabricante, corriente del tubo, voltaje del tubo) no marcaron ninguna diferencia. En el modelo multivariable, solo un menor volumen total de placa siguió siendo un factor predictivo independiente de la ausencia de una placa en el seguimiento.
El papel de las estatinas en los cambios de la placa
El uso de estatinas aumentó significativamente durante el período del estudio. Al inicio, el 48 % de los pacientes tomaban estatinas. En la exploración de seguimiento, esa cifra había aumentado al 68 % (p < 0,001).
Entre las 429 placas pequeñas con datos disponibles sobre estatinas, 145 placas (33,8 %) se produjeron en pacientes que todavía no tomaban estatinas en el momento de la angio-TC coronaria de seguimiento.
Los investigadores compararon los volúmenes de placa entre los usuarios y los no usuarios de estatinas en el seguimiento:
- Volumen total de placa: 19,4 mm³ en usuarios de estatinas frente a 18,15 mm³ en no usuarios, no estadísticamente significativo (p = 0,21)
- Volumen de placas no calcificadas: 12,8 mm³ frente a 14,35 mm³, no significativo (p = 0,68)
- Volumen de placas calcificadas: 3,9 mm³ en los usuarios de estatinas frente a 0,2 mm³ en los no usuarios, una diferencia muy significativa (p < 0,001)
Este hallazgo coincide con un efecto biológico bien establecido de las estatinas: estabilizan la placa al promover la calcificación. Un creciente conjunto de investigaciones demuestra que el tratamiento con estatinas aumenta el contenido de calcio de la placa aterosclerótica, lo que paradójicamente hace que la placa sea más calcificada pero menos peligrosa. El hecho de que los usuarios de estatinas mostraran un volumen de placas calcificadas significativamente mayor respalda la conclusión de que los hallazgos de la evaluación cuantitativa de la aterosclerosis mediante tomografía computarizada representan aterosclerosis biológica real y no artefactos de imagen.
En el análisis de regresión, el uso de estatinas en el seguimiento se asoció de forma significativa con cambios en el volumen de placas calcificadas (p < 0,001), pero no con cambios en el volumen total de placa (p = 0,30), en el volumen de placas no calcificadas (p = 0,70) ni en el volumen de placas no calcificadas de baja densidad (p = 0,68).
Implicaciones clínicas: qué significa esto para los pacientes
Este estudio contiene varios mensajes importantes para los pacientes y sus médicos.
En primer lugar, la IA puede detectar aterosclerosis real en etapas extraordinariamente tempranas. El hecho de que el 87 % de las placas pequeñas identificadas mediante la evaluación cuantitativa de la aterosclerosis mediante tomografía computarizada se confirmaran en la misma ubicación años después —y a menudo crecieran de forma sustancial— demuestra que estos hallazgos diminutos representan una enfermedad real y no errores del programa informático. Para los pacientes, esto significa que las TC mejoradas con IA podrían identificar la enfermedad cardíaca años o incluso décadas antes de que cause síntomas.
En segundo lugar, las placas muy pequeñas no son «inofensivas»: tienden a crecer. El hallazgo de que la mediana del volumen de placa se triplicó a lo largo de una media de 3,8 años es un poderoso recordatorio de que la aterosclerosis es una enfermedad progresiva. Una placa que comienza como una mota de 7 mm³ puede convertirse en una placa de 19 mm³ en pocos años. Aunque este estudio no hizo un seguimiento de los resultados clínicos, la bibliografía más amplia demuestra que la carga total de placa aterosclerótica es el principal factor predictivo independiente de eventos cardiovasculares adversos mayores.
En tercer lugar, las estatinas parecen cambiar la composición de la placa, incluso cuando no la reducen. El volumen de placas calcificadas significativamente mayor en los usuarios de estatinas sugiere que estos medicamentos ayudan a convertir la placa blanda peligrosa en placa calcificada más estable. Esto es coherente con la forma en que los cardiólogos entienden las estatinas: estabilizan las placas que son «bombas de relojería» y que tienen más probabilidades de romperse y causar infartos de miocardio.
El estudio también pone de relieve una tendencia más amplia en la cardiología preventiva. Una investigación previa en una cohorte de casi 24 000 pacientes sintomáticos remitidos para una TC cardíaca halló que la enfermedad de las arterias coronarias obstructiva no se asociaba con un riesgo mayor que la placa de ateroma no obstructiva cuando los pacientes se estratificaban según la carga total de placa calcificada. En otras palabras, no se trata solo de si una arteria está obstruida, sino de cuánta placa se tiene en todo el árbol coronario. Datos recientes también sugieren que incluso volúmenes pequeños de placa (>0–250 mm³) aumentan la incidencia a 10 años de eventos cardiovasculares adversos mayores en comparación con no tener placa en absoluto.
Limitaciones del estudio: lo que esta investigación no pudo demostrar
Es importante comprender lo que este estudio no pudo demostrar.
El tamaño de la muestra fue pequeño. Solo se incluyó a 99 pacientes, y el estudio se diseñó explícitamente como un estudio de viabilidad sin un cálculo formal de potencia estadística para ningún resultado específico. Se necesitarán estudios más amplios para confirmar estos hallazgos.
No se hizo un seguimiento de los resultados clínicos. El estudio midió la progresión de la placa en las imágenes, no los infartos de miocardio, los ictus ni las muertes. Aunque el crecimiento de la placa es un marcador subrogado de riesgo bien establecido, el estudio no demuestra directamente que las placas pequeñas detectadas por IA predigan futuros eventos clínicos.
La cuestión del «patrón de referencia» sigue pendiente. En la actualidad no existe un patrón de referencia no invasivo para distinguir las placas pequeñas reales de los artefactos de imagen. Los investigadores utilizaron la angio-TC coronaria de seguimiento como referencia, con el razonamiento de que una placa presente en la misma ubicación años después debía de ser real en el momento inicial. Se trata de un enfoque ingenioso, pero no permite distinguir plenamente entre una regresión real de la placa y una detección falsamente positiva en la exploración inicial en el 13 % de las placas que desaparecieron.
La variabilidad entre lectores humanos es un reto conocido. Una investigación previa citada en este artículo halló que el coeficiente kappa —una medida estadística de la concordancia entre lectores— era de solo 0,52 (IC del 95 %: 0,49–0,55) para la concordancia intraobservador y de 0,46 (IC del 95 %: 0,43–0,49) para la concordancia interobservador al clasificar la angio-TC coronaria como sin enfermedad, leve, moderada o grave. Los autores señalan que la concordancia probablemente sería aún menor para distinguir placas pequeñas de la ausencia de placa, lo que subraya el valor potencial de la asistencia de la IA.
Es posible que la población del estudio no represente a todos los pacientes. Los participantes se reclutaron en 7 países, pero eran predominantemente de mediana edad, y la distribución por sexo fue del 63 % de hombres. Los resultados pueden diferir en pacientes más jóvenes, en mujeres o en poblaciones más diversas.
Recomendaciones: consejos prácticos para los pacientes
Sobre la base de esta investigación y de la bibliografía médica más amplia, estos son pasos prácticos que los pacientes pueden considerar:
- Conozca su carga de placa aterosclerótica, no solo sus cifras de colesterol. Si tiene factores de riesgo de enfermedad cardíaca, hable con su médico sobre si una angio-TC coronaria o una puntuación de calcio coronario es adecuada para usted. La cantidad total de placa en las arterias coronarias es un potente factor predictivo de riesgo.
- No reste importancia a los hallazgos «leves». Si una TC muestra placa de ateroma no obstructiva o incluso placas muy pequeñas, no se trata de un certificado de buena salud. Los datos son claros: incluso la placa de ateroma no obstructiva aumenta el riesgo de infarto de miocardio en comparación con no tener placa en absoluto.
- Considere el tratamiento con estatinas si su médico se lo recomienda. Este estudio refuerza que las estatinas cambian la composición de la placa de manera favorable — aumentando el contenido de calcio y estabilizando la placa blanda peligrosa — incluso cuando no reducen drásticamente el volumen total de placa. La decisión de comenzar con una estatina debe ser individualizada, pero los pacientes con placa coronaria documentada suelen ser excelentes candidatos.
- Aborde todos los factores de riesgo modificables. En este estudio, el 55,6 % de los participantes tenía hipertensión arterial, el 40,4 % tenía antecedentes de tabaquismo y el 31,3 % tenía colesterol alto. Controlar la presión arterial, dejar de fumar, controlar el colesterol, mantener un peso saludable y controlar la diabetes siguen siendo los pilares para prevenir la progresión de la aterosclerosis.
- Pregunte por las imágenes mejoradas con IA. Si se va a someter a una TC cardíaca, pregunte si está disponible el análisis de placa basado en IA. Este estudio sugiere que el software de IA puede detectar placas muy pequeñas que los lectores humanos pueden pasar por alto, proporcionando una imagen más completa de su riesgo cardiovascular.
- Recuerde que la detección temprana abre la puerta a la prevención. El hecho de que las placas pequeñas puedan detectarse de manera fiable — y que crezcan con el tiempo — significa que existe una ventana de oportunidad para intervenir con cambios en el estilo de vida y medicación antes de que la placa se extienda.
El mensaje principal es esperanzador. La capacidad de detectar la aterosclerosis en sus etapas más tempranas, cuando una placa tiene solo unos pocos milímetros cúbicos de tamaño, representa un avance genuino en la cardiología preventiva. Con herramientas como AI-QCT, los médicos pronto podrían identificar a los pacientes en riesgo años antes de lo que era posible anteriormente — e intervenir con estatinas, cambios en el estilo de vida y control de los factores de riesgo mientras la enfermedad aún está en su infancia.
Preguntas frecuentes
¿Qué es la AI-QCT y cómo detecta las placas coronarias pequeñas?
La AI-QCT (evaluación cuantitativa de la aterosclerosis mediante tomografía computarizada) es un software de inteligencia artificial aprobado por la FDA que detecta, mide y caracteriza automáticamente la placa en todas las arterias coronarias. En un estudio de viabilidad con 99 pacientes, identificó placas diminutas de tan solo una fracción de milímetro cúbico que los lectores humanos a menudo pasan por alto. Todos los resultados fueron verificados por un lector experimentado con formación de nivel III.
¿Son peligrosas las placas coronarias muy pequeñas o es probable que crezcan?
En un estudio de 99 pacientes seguidos durante aproximadamente 3,8 años, el 87 % de las placas pequeñas persistieron en la misma ubicación, y entre las placas persistentes, el 72 % creció. La mediana del volumen de la placa se triplicó de 7,1 mm³ a 18,9 mm³. Esto demuestra que incluso las placas extremadamente pequeñas tienden a progresar con el tiempo.
¿Debo pedirle a mi médico una TC coronaria mejorada con IA?
Si tiene factores de riesgo de enfermedad cardíaca, hable con su médico sobre si una TC coronaria o una puntuación de calcio coronario es apropiada. Este estudio sugiere que el análisis basado en IA puede detectar placas muy pequeñas que los lectores humanos pueden pasar por alto, proporcionando una imagen más completa del riesgo. Sin embargo, la decisión debe ser individualizada.
¿Cuáles son las limitaciones de este estudio sobre la detección de placa con IA?
Este fue un pequeño estudio de viabilidad con solo 99 pacientes, y no se realizó un seguimiento de resultados clínicos como infartos de miocardio. El estándar de referencia fue la TC de seguimiento, no un patrón de referencia. Los resultados pueden diferir en pacientes más jóvenes, mujeres o poblaciones más diversas, por lo que se necesitan estudios más amplios para confirmar los hallazgos.
Mi TC encontró placas coronarias diminutas que mi médico dice que son demasiado pequeñas para importar. ¿Debo buscar una segunda opinión sobre las placas coronarias pequeñas detectadas por IA?
Una segunda opinión puede ser valiosa porque se ha demostrado que incluso las placas muy pequeñas, de tan solo una fracción de milímetro cúbico, persisten y crecen con el tiempo. En un estudio de 99 pacientes, el 87 % de las placas pequeñas permanecieron en la misma ubicación después de aproximadamente 3,8 años, y su volumen se triplicó. Esto sugiere que las placas diminutas pueden representar aterosclerosis temprana, no un hallazgo inofensivo. Una segunda opinión puede ayudar a confirmar la interpretación de las imágenes y aclarar si es apropiado un manejo más agresivo de los factores de riesgo o un seguimiento más estrecho. Diagnostic Detectives Network proporciona segundas opiniones expertas independientes.
Información de la fuente
Este artículo orientado al paciente se basa en una investigación revisada por pares publicada en el Journal of Cardiovascular Computed Tomography, volumen 17 (2023), páginas 407–412.
Original article title: How early can atherosclerosis be detected by coronary CT angiography - Cleerly James Min
Authors: Rhanderson Cardoso, Andrew D. Choi, Arthur Shiyovich, Stephanie A. Besser, James K. Min, James Earls, Daniele Andreini, Mouaz H. Al-Mallah, Matthew J. Budoff, Filippo Cademartiri, Kavitha Chinnaiyan, Jung Hyun Choi, Eun Ju Chun, Edoardo Conte, Ilan Gottlieb, Martin Hadamitzky, Yong-Jin Kim, Byoung Kwon Lee, Jonathon A. Leipsic, Erica Maffei, Hugo Marques, Pedro de Araújo Gonçalves, Gianluca Pontone, Sang-Eun Lee, Ji Min Sung, Renu Virmani, Habib Samady, Fay Y. Lin, Peter H. Stone, Daniel S. Berman, Jagat Narula, Leslee J. Shaw, Jeroen J. Bax, Hyuk-Jae Chang, and Ron Blankstein
DOI: 10.1016/j.jcct.2023.08.012
Funding and disclosures: Several authors are affiliated with Cleerly Inc., the company that manufactures the AI-QCT software used in this study. The research was an open-access article published under the CC BY-NC-ND license. This patient summary was created by a medical writer and is intended for educational purposes only. It does not constitute medical advice. Patients should discuss their individual cardiovascular risk and treatment options with their healthcare provider.
