Een bestaande hartscan kan met hulp van kunstmatige intelligentie meer informatie opleveren dan tot nu toe werd gebruikt. Onderzoekers tonen aan dat vet rond het hart een belangrijke voorspeller is voor hart- en vaatziekten, zonder extra onderzoek voor de patiënt.
Kunstmatige intelligentie kan een nieuwe rol spelen bij het voorspellen van hart- en vaatziekten. Uit recent onderzoek blijkt dat een computerprogramma extra informatie kan halen uit een zogeheten CAC-scan. Dit is een scan die kalk in de kransslagaders meet. Artsen gebruiken deze al om risico’s in te schatten.
De onderzoekers analyseerden gegevens van bijna 12.000 volwassenen. Zij hadden eerder een CAC-scan ondergaan. Daarna volgden de onderzoekers deze groep gemiddeld zestien jaar. Met behulp van kunstmatige intelligentie bekeken zij de scans opnieuw. Dit keer richtten zij zich ook op het vet rond het hart, het pericardiale vet.
De resultaten laten een duidelijk verband zien. Mensen met meer pericardiaal vet hadden een grotere kans op hart- en vaatziekten. Dit gold zelfs als rekening werd gehouden met bekende risicofactoren. Denk aan leeftijd, bloeddruk, cholesterol en diabetes. Het vet rond het hart gaf dus extra, zelfstandige informatie.
Dit is relevant voor de dagelijkse praktijk. Artsen delen patiënten vaak in risicogroepen in. Bijvoorbeeld laag, gemiddeld of verhoogd risico. Vooral bij de middengroepen is twijfel gebruikelijk. Het is dan niet altijd duidelijk of behandeling nodig is. De nieuwe meting kan helpen om die twijfel te verkleinen.
Opvallend is dat ook mensen met weinig kalk risico bleken te lopen. In een subgroep zonder duidelijke kalkafzetting hadden mensen met veel hartvet een tot 24 procent hoger risico. Dat suggereert dat het vet rond het hart een vroege waarschuwing kan geven.
Wetenschappers vermoeden dat pericardiaal vet meer doet dan alleen opslaan. Het kan ontstekingen bevorderen en invloed hebben op de stofwisseling rond de kransslagaders. Hierdoor kan het bijdragen aan vernauwingen en een slechtere hartfunctie. Uiteindelijk kan dit leiden tot hartfalen.
Toch wordt deze meting nog weinig toegepast. Handmatig meten kost veel tijd en kan verschillen per beoordelaar opleveren. Kunstmatige intelligentie kan dit proces versnellen en standaardiseren. Daardoor ontstaat een praktische manier om bestaande scans beter te benutten.
De nieuwe techniek vervangt de huidige risicomodellen niet. Het gaat om een aanvulling. Wel kan deze aanvulling gevolgen hebben voor behandelkeuzes. Artsen kunnen eerder starten met medicijnen, leefstijladvies aanscherpen of patiënten vaker controleren.
Vervolgonderzoek is nodig om de methode verder te verfijnen. Ook moeten richtlijnen worden aangepast voordat brede toepassing mogelijk is. De eerste resultaten wijzen echter duidelijk op een nieuwe richting in risicovoorspelling.
Een gewone hartscan kan dus meer inzicht geven dan gedacht, mits artsen de extra informatie benutten en blijven investeren in slimme analysetechnieken.
Bron: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666667726001431