Gemini, un modelo de lenguaje grande entrenado por Google

Área de la Ciencia:

• Ingeniería Biomédica
• Inteligencia Artificial en Medicina
• Cirugía Vascular

Sus antecedentes:

• La reparación endovascular de aneurismas (EVAR) es estándar para los aneurismas aórticos abdominales.
• La endofuga tipo IA, una complicación crítica, surge de un sello proximal inadecuado.
• Los métodos de planificación actuales que utilizan imágenes estáticas no logran predecir fallos dinámicos del sello.

Objetivo del estudio:

• Validar un novedoso modelo de IA y gemelo digital con información física para predecir el riesgo de endofuga tipo IA.
• Comparar la precisión predictiva del modelo de IA con los métodos convencionales de planificación estática.

Principales métodos:

• Estudio de validación retrospectivo con 15 pacientes de EVAR (5 con endofuga tipo IA, 10 sin ella).
• Creación de gemelos digitales específicos del paciente para simular el despliegue de la endoprótesis y la biomecánica.
• Modelo de IA de regresión logística procesó más de 16.000 mediciones biomecánicas para generar un Índice de Riesgo de Endofuga (IER).
• Comparación del rendimiento predictivo del IER con un grupo de planificación convencional emparejado por puntuación de propensión (n=45).

Principales resultados:

• El IER del modelo de IA fue significativamente mayor en el grupo positivo para endofugas (0.85 ± 0.10) frente al grupo negativo para endofugas (0.39 ± 0.11) (p=0.011).
• El modelo de gemelo digital/IA logró una precisión del 80% y un AUC de 0.85.
• El modelo demostró una sensibilidad del 100% y un valor predictivo negativo del 100% para la endofuga tipo IA.
• La planificación convencional logró solo una precisión del 51,1% y un AUC de 0,54.

Conclusiones:

• El marco de gemelo digital impulsado por IA predice con precisión el riesgo de endofuga tipo IA después de EVAR.
• El IER proporciona una ventaja cuantitativa sobre las mediciones estáticas, sirviendo como una herramienta de seguridad confiable con un VPP del 100%.
• Esta tecnología avanza la planificación personalizada de EVAR al identificar anatomías de alto riesgo y minimizar las complicaciones.