AJNR Am J Neuroradiol. 4 de diciembre de 2025;46(12):2528-2534. doi: 10.3174/ajnr.A8923.

ANTECEDENTES Y PROPÓSITO: La clasificación por imágenes de pacientes con accidente cerebrovascular se basa principalmente en imágenes de perfusión. La clasificación simplificada basada en TC sin contraste es limitada (NCCT). Evaluar la capacidad predictiva de un algoritmo de aprendizaje profundo, «Triage Stroke» (Brainomix 360) para identificar oclusiones de grandes vasos (LVO) de la circulación anterior en NCCT en pacientes con sospecha de accidente cerebrovascular isquémico agudo (AIS).

MATERIALES Y MÉTODOS: Este estudio multiinstitucional analizó 612 pacientes con sospecha de AIS en 3 centros integrales de accidentes cerebrovasculares de EE. UU. Se analizó una cohorte equilibrada de pacientes consecutivos con y sin circulación anterior del LVO. La verdad sobre el terreno se basó en CTA concurrentes evaluadas por neurorradiólogos del sitio. El resultado primario fue el rendimiento predictivo para la detección del LVO. Los resultados secundarios fueron 1) comparación prospectiva de la detección NCCT LVO con radiólogos generales y neurorradiólogos de subespecialidades, y 2) la influencia de NIHSS en el modelo.

RESULTADOS: El software Triage Stroke detectó un LVO en NCCT con una sensibilidad del 67% y una especificidad del 93%. Los valores predictivos positivos y negativos fueron del 59% y el 95%, respectivamente, con un área bajo la curva (AUC) de 0,8. La sensibilidad del software para la detección del LVO fue significativamente mayor que el promedio del grupo de todos los radiólogos (diferencia = 20,5%; IC, 8,26-32,78; pag = 0,001) y también fue mayor cuando se separó en subgrupos general y neurorradiología. El AUC para NCCT LVO fue significativamente mayor que el del grupo de todos los lectores (diferencia = 11%; IC, 4%-17%; pag < .001), and the nonexpert readers (difference = 13%, CI, 7%-20%; pag < .001). The addition of NIHSS to the model yielded a high specificity (99%) and similar sensitivity (65%), resulting in the optimum positive predictive value of all models tested (91%).

CONCLUSIONES: El software Triage Stroke demostró fuertes capacidades predictivas para la detección NCCT de LVO de circulación anterior superando a los radiólogos. Junto con el NIHSS, puede simplificar la identificación de candidatos endovasculares, especialmente en entornos con recursos limitados en todo el mundo.

PubMed:41067911 | DOI:10.3174/ajnr.A8923