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Predicción de la mortalidad en pacientes con hemorragia subaracnoidea mediante el uso de un algoritmo de inteligencia artificial basado en redes neuronales y en el TC inicial
La hemorragia subaracnoidea (HSA) conlleva altas tasas de morbimortalidad. Se han identificado varios factores de riesgo como estimadores de mortalidad y resultados funcionales; sin embargo, las predicciones son imprecisas y, en ocasiones, difíciles de establecer de forma precoz. Los algoritmos de inteligencia artificial (IA) permiten manejar datos complejos y de gran dimensión. Dentro de la IA, las redes neuronales (NN), una técnica de aprendizaje automatizado que es capaz de generar predicciones muy precisas a partir de datos de imágenes. El objetivo de este trabajo es predecir la mortalidad en una cohorte consecutiva de pacientes con HSA mediante el procesamiento de la tomografía computarizada inicial en un algoritmo basado en redes neuronales. Se ha realizado un estudio multicéntrico de una cohorte retrospectiva consecutiva de pacientes con HSA entre 2011 y 2022. Se analizaron variables demográficas, clínicas y radiológicas. Las imágenes de tomografía computarizada iniciales se preprocesaron y se usaron como entrada para entrenar una NN cuya arquitectura se basa en DenseNet-121. La variable resultado fue la mortalidad en los tres primeros meses. Las cohortes de entrenamiento, validación y test se obtuvieron mediante una división aleatoria del conjunto de datos inicial. Se procesaron imágenes de 219 pacientes, 175 para entrenamiento y validación de la NN y 44 para su evaluación. El 52,5% de los pacientes eran mujeres y la mediana de edad fue de 57,9 años. El 18,5% fueron HSA idiopáticas. La mediana de WFNS al ingreso fue de 2 y la mortalidad fue del 28,5%. El modelo mostró un gran rendimiento en la predicción de muerte en pacientes con HSA utilizando exclusivamente las imágenes de la tomografía computarizada inicial (Accuracy = 74%, F1 = 72% y AUC = 82%). La conclusión a la que se llegó es que las modernas técnicas de procesamiento de imágenes basadas en inteligencia artificial y redes neuronales hacen posible predecir la mortalidad en pacientes con HSA con alta precisión utilizando imágenes de TC como única entrada. Estos modelos pueden optimizarse al incluir más datos y pacientes, lo que resulta en una mejor capacitación, desarrollo y rendimie.Grado en Medicin
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NON-INVASIVE MONITORING OF INTRACRANIAL PRESSURE USING TRANSCRANIAL DOPPLER ULTRASONOGRAPHY
Intracranial pressure (ICP) is an important monitoring modality in the clinical management of several neurological diseases carrying the risk of fatal intracranial hypertension. However, this parameter is not always considered due to its invasive assessment. In this scenario, a non-invasive estimation of ICP (nICP) may be essential, and indeed it has become a Holy Grail in Clinical Neurosciences: extensively searched, albeit never found. This thesis is devoted to the assessment, applications and development of transcranial Doppler (TCD)-based non-invasive methods for ICP and cerebral perfusion pressure (CPP) monitoring.
The thesis is divided into three sections: I) The accuracy of existing TCD-based nICP estimators in various scenarios of varying ICP (traumatic brain injury, rise of ICP during plateau waves, and rise in ICP induced by infusion of cerebrospinal fluid during infusion test). The estimators of nICP consisted of a mathematical black box model, methods based on non-invasive CPP, and a method based on TCD pulsatility index. II) The feasibility of the best performing nICP estimator in clinical practice, including patients with closed TBI and brain midline shift, patients with acute liver failure during liver transplant surgery, and patients during non-neurosurgical surgery in the beach chair position. III) The description and assessment of a novel methodology for non-invasive assessment of cerebral perfusion pressure (nCPP) based on spectral arterial blood volume accounting.
As main results, TCD-based non-invasive methods could replicate changes in direct ICP across time confidently, and could provide reasonable accuracy in comparison to the standard invasive techniques. Furthermore, in feasibility studies, nICP in association with other TCD physiological parameters provided a comprehensive interpretation of cerebral haemodynamics in conditions presenting impairment of cerebral blood flow circulation. The new method of nCPP estimation could identify changes in CPP across time reliably in conditions of decreasing and increasing CPP.
These findings support the use of TCD-based nICP methods in a variety of clinical conditions requiring management of ICP and brain perfusion. More importantly, the low costs associated with nICP methods, since TCD is a widely available medical device, could contribute to its widespread use as a reliable alternative for ICP monitoring in everyday clinical practice.Cambridge Commonwealth European and Internation Trus