Este diagnóstico español para hematoma intracerebral aspira a generalizarse

Los tratamientos actuales para atender a pacientes con diagnóstico de hematoma intracerebral espontáneo (HIE) van dirigidos a corregir los factores que se asocian a crecimiento del hematoma, deterioro neurológico, mortalidad y mal pronóstico. Actualmente el HIE sigue teniendo una tasa de mortalidad de aproximadamente el 40 por ciento al mes, 54 por ciento al año y 75 por ciento a los 5 años. Una investigación española realizada por radiólogos y neurólogos confirma que los clasificadores de aprendizaje supervisado no lineales basados en radiómica son una herramienta de diagnóstico prometedora para predecir el resultado funcional al alta en pacientes con HIE, con una baja tasa de falsos negativos. El próximo objetivo de los investigadores pasa por aumentar realizar estudios multicéntricos y de validación externa del modelo con datos de otros hospitales, para asegurar su robustez y generalización.

Una de las principales investigadoras del estudio, publicado en la revista de la Sociedad Española de Radiología Médica (SERAM), es Elena Serrano, radióloga de la Sección Vascular e Intervencionista del Hospital de Bellvitge y miembro la Seram. La especialista destaca en Redacción Médica que “se llevó a cabo un análisis observacional retrospectivo y unicéntrico de 105 pacientes con diagnóstico de HIE entre enero 2016 y abril 2018 del Hospital Clínic de Barcelona”. A través de diferentes métodos de selección de variables y reducción de dimensionalidad, la radióloga destaca que “se realizaron 10 interacciones de validación cruzada estratificada en la cohorte de entrenamiento-prueba y se calculó la media de los valores de área bajo la curva (AUC)”.

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"Se trata de una herramienta de diagnóstico prometedora para predecir el resultado funcional al alta en pacintes con HIE"

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Una vez los modelos estuvieron entrenados, la especialista concluye que “se calculó la sensibilidad de cada uno para predecir el pronóstico funcional al alta en la cohorte de validación”. A la hora de analizar las conclusiones, la investigacion verificó que, en palabras de Serrano, que “el uso de clasificadores de aprendizaje supervisado no lineales basados en radiómica son una herramienta de diagnóstico prometedora para predecir el resultado funcional al alta en pacientes con HIE”.

Aumentar la muestra y estudios de validación externa

Después de conseguir estos resultados, los especialistas quieren seguir demostrando que los pasos logrados hasta ahora son correctos, por lo que Serrano aspira a “aumentar el tamaño de la muestra para conseguir cohortes mejor balanceadas que las publicadas en el estudio”. Además, para mejorar el modelo conseguido, la especialista es partidaria de “crear modelos combinados en los que además de incorporar los datos de radiómica, incluyérase añadiera información sobre los factores demográficos, antecedentes y datos clínicos”.

Por último, otro de los aspectos fundamentales que Serrano espera llevar a cabo cuánto antes posible es “realizar estudios multicéntricos y de validación externa del modelo con datos de otros hospitales, para asegurar su robustez y generalización”.

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"Se deben crear modelos combinados incluyendo información sobre factores demográficos, antecedentes y datos clínicos"

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Antes de implementar esta técnica en la práctica clínica, la radióloga considera que es fundamental llevar a cabo “estudios con un mayor tamaño muestral, estudios multicéntricos y pruebas de validación externa con datos de otros hospitales, para garantizar que la técnica sea sólida, precisa y adecuada para su implementación en la práctica clínica”.