- + Año
-
2026
- + Áreas de Conocimiento
-
CARDIOLOGÍA, HEMODINAMIA
- + Tipo Tecnología
-
TEC. SANITARIA. EXCLU. MED.
- + Línea de Producción
-
INFORMES TECNOLOGÍAS EMERGENTES
Las enfermedades cardiovasculares causan más de 4 millones de muertes anuales en Europa, principalmente debido a afecciones coronarias. Entre ellas, la cardiopatía isquémica se posiciona como la principal causa de mortalidad en España para los mayores de 30 años. La evaluación de la cardiopatía isquémica se basa en un abanico de técnicas diagnósticas cuyo objetivo principal es identificar la presencia de isquemia y mostrar la anatomía de las arterias coronarias. Estas técnicas son fundamentales para confirmar el diagnóstico del paciente y determinar el mejor tratamiento. Se dividen entre no invasivas (no requieren la introducción de catéteres en el sistema vascular), que son generalmente las primeras en utilizarse ante la sospecha de cardiopatía, e invasivas (implican la introducción de catéteres y la administración de fármacos vasodilatadores), que complementan el diagnóstico en casos no concluyentes. En la actualidad, la angiografía coronaria es la técnica predominante en el abordaje de la cardiopatía isquémica. Se trata de una prueba invasiva que, además de los riegos asociados a su uso, presenta limitaciones en la resolución espacial y, por tanto, en la interpretación de los resultados. Para resolver esta limitación, el uso de softwares para el análisis avanzado de imágenes angiográficas es una estrategia que está tomando relevancia. Su uso permite el procesamiento post-analítico de imágenes complementando la angiografía habitual y cuantificando parámetros hemodinámicos de forma más precisa. Este estudio revisa la literatura para identificar la evidencia disponible que permita evaluar la precisión diagnóstica de diversos softwares en el análisis de imágenes de angiografía para el diagnóstico de cardiopatía isquémica. Se incluyeron nueve revisiones sistemáticas que evaluaron la eficacia de los softwares en comparación con el estándar de referencia en la práctica clínica habitual (angiografía coronaria invasiva). La evidencia identificada mostró variabilidad debido a las diferencias en las poblaciones estudiadas, los tipos de software y parámetros hemodinámicos empleados, y el enfoque en el reporte de resultados. Los resultados mostrarían que el uso de softwares en la cadena diagnóstica podría mejorar el procesamiento visual y agilizar los flujos de trabajo operativos al complementar a las tecnologías actuales. Se requiere más investigación con estudios comparativos directos y prospectivos y seguimiento a largo plazo. No se detectó evidencia relacionada con la eficiencia, seguridad, aspectos organizativos y de perspectiva del paciente.
La angiografía coronaria es la técnica usada en la práctica clínica habitual para el diagnóstico de la cardiopatía isquémica. Sin embargo, presenta limitaciones en la interpretación de los resultados. La resolución espacial es limitada lo que dificulta la visualización del vaso, siendo necesarias varias proyecciones del lecho vascular. Por ello, la valoración únicamente anatómica resulta insuficiente, acentuando la necesidad de herramientas diagnósticas adicionales de mayor precisión.
Objetivo
Evaluar la precisión diagnóstica de los softwares en el análisis de imágenes de angiografía para la estimación del flujo coronario y perfusión miocárdica en pacientes con sospecha de cardiopatía isquémica.
Método
Se llevó a cabo una búsqueda bibliográfica de la literatura incluyendo RS, GPC e informes ETS de los 10 últimos años. Se consultaron las bases de datos Medline (Ovid), Embase, Cochrane Library, WOS e INHATA, recursos como ClinicalTrials, ICTPR, GuiaSalud, ECRI-guidelines y SEC, y las principales webs de agencias internacionales: NICE, CDA-AMC, AHRQ, IQWIG, HIQA y RedETS. Así mismo, se realizó una búsqueda específica de comunicaciones en congresos para monitorizar las innovaciones tecnológicas y las herramientas de software más recientes del sector. La selección de los estudios, la extracción de datos y el análisis de la calidad se realizaron de forma independiente por pares. La síntesis de los resultados se llevó a cabo de forma cualitativa. La calidad de los estudios fue evaluada mediante la herramienta AMSTAR-2 para revisiones sistemáticas.
Resultados
De un total de 720 referencias recuperadas tras la búsqueda, se incluyeron nueve revisiones sistemáticas, siete de ellas con metaanálisis, una con un análisis agrupado de los datos, y una última con una evaluación económica. Los estudios incluidos evaluaron la precisión diagnóstica de los softwares a través de variables de resultados clave de eficacia y efectividad como son la sensibilidad, especificidad y tasas de falsos positivos y negativos en comparación con el estándar de referencia en la práctica clínica habitual (angiografía coronaria invasiva). Se evaluó el parámetro hemodinámico FFRCT en cinco de los nueve estudios mediante los softwares HeartFlow®, cFFR® Siemens, Toshiba Medical Systems (en la actualidad Canon Medical Systems®) y DeepVessel FFR™, por tomografía computarizada para la toma de imágenes. Los parámetros FFRangio, QFR, vFFR, caFFR y μFFR fueron medidos en cinco de los nueve estudios por los softwares Medis QFR®, CathWorks FFRangio® System, CAAS® vFFR Workstation, μFR® AngioPlus Core, Flashangio™ caFFR System, VFAI™ y AngioFFR™, mediante angiografía no invasiva para la toma de imágenes. Cuatro de nueve estudios reportaron los resultados a nivel de vasos individuales y de paciente, y otros cinco a nivel de vasos únicamente. Ocho trabajos evaluaron la precisión de los softwares en la modalidad de dinámica de fluidos computacional y de aprendizaje automático, y un estudio a nivel de aprendizaje automático. La evaluación de la calidad dio como resultado cuatro estudios con calidad críticamente baja y cinco con calidad baja.
Conclusiones
La evidencia analizada, aunque limitada, indica que el uso de softwares avanzados en la cadena diagnóstica podría mejorar el procesamiento de imágenes y la eficiencia operativa en el diagnóstico de la cardiopatía isquémica. Además, también permitiría un mejor manejo clínico del paciente, y maximizaría la precisión diagnóstica. Para consolidar el valor diagnóstico de estos softwares, se requieren estudios prospectivos más amplios, homogéneos y de largo plazo que comparen directamente parámetros hemodinámicos y softwares en las modalidades de dinámica de fluidos y aprendizaje automático. Asimismo, es necesario evaluar la eficacia técnica a nivel de vaso y paciente, e incorporar análisis de eficiencia, seguridad, aspectos organizativos y perspectiva del paciente.
Coronary angiography is the routine technique used in clinical practice for the diagnosis of ischemic heart disease. However, it presents limitations in the interpretation of the results. Spatial resolution is limited, which makes visualization of the vessel difficult, requiring multiple projections of the vascular bed. Therefore, an assessment based exclusively on anatomy is insufficient, highlighting the need for additional diagnostic tools with higher precision.
Objective
To evaluate the diagnostic efficacy of angiography image analysis software for the estimation of coronary flow and myocardial perfusion in patients with suspected ischemic heart disease.
Methods
A systematic literature search was conducted including SRs, CPGs, and HTA reports covering the last 10 years. The databases Medline (Ovid), Embase, Cochrane Library, WOS, and INAHTA were consulted, along with resources such as ClinicalTrials, ICTPR, GuiaSalud, ECRI-guidelines, and SEC, as well as the main websites of international agencies: NICE, CDA-AMC, AHRQ, IQWIG, HIQA, and RedETS. Additionally, a targeted search for conference proceedings was performed to monitor the most recent technological innovations and software tools in the sector. Study selection, data extraction, and quality analysis were performed independently by two reviewers. The synthesis of results was carried out qualitatively. Study quality was evaluated using the AMSTAR-2 tool for systematic reviews.
Results
Out of 720 retrieved references in the literature search, nine systematic reviews were included, seven with a metanalysis, one with a pooled data analysis, and a last one with an economic evaluation. The included studies assessed the diagnostic accuracy of the software through efficacy variables, such as sensitivity, specificity, and false positive/negative rates in comparison to the current clinical reference standard (invasive coronary angiography). FFRCT parameter was measured in five studies using the software HeartFlow®, cFFR® Siemens, Toshiba Medical Systems (currently Canon Medical Systems®) and DeepVessel FFR™, via computerized tomography for image acquisition. The parameters FFRangio, QFR, vFFR, caFFR and μFFR were measured in five studies with the softwares Medis QFR®, CathWorks FFRangio® System, CAAS® vFFR Workstation, μFR® AngioPlus Core, Flashangio™ caFFR System, VFAI™ and AngioFFR™, via non-invasive angiography for image acquisition. Four studies reported vessel- and patient-level data; and five, vessel-level data. Eight studies assessed the diagnostic accuracy of the software using the modalities of machine learning and computational fluid dynamics, and one study only by machine learning. The quality assessment identified four studies of critically low quality and five of low quality.
Conclusions
The analysed evidence, although limited, indicates that the use of advanced software in the diagnostic pathway could improve image processing and operational efficiency in the diagnosis of ischemic heart disease. In addition, it would also allow for better clinical management of the patient and maximize diagnostic precision. To consolidate the diagnostic value of the software, larger, homogeneous, and long-term prospective studies are required that directly compare hemodynamic parameters and software in computational fluid dynamics and machine learning modalities. Likewise, it is necessary to evaluate technical efficacy at the vessel and patient level, incorporating analyses of efficiency, safety, organizational aspects, and the patient's perspective.