MADRID 11 Abr. (EUROPA PRESS) -
El Hospital Universitario Nuestra Señora del Rosario ha anunciado la incorporación del innovador diagnóstico coronario no invasivo de Inteligencia Artificial (IA) y modelado 3D conocido como DeepVesselFFR, desarrollado en colaboración con Kanbai Tech, que permite analizar el estado de las arterias coronarias con alta precisión, ayudando a a optimizar el tratamiento de los pacientes con enfermedad arterial coronaria.
Este novedoso sistema facilita la evaluación de la circulación coronaria a partir de imágenes de tomografía computarizada, lo que elimina la necesidad de realizar pruebas invasivas como el cateterismo cardíaco.
"Gracias a DeepVesselFFR y la tecnología FFR-CT, podemos identificar qué estenosis coronarias afectan realmente al flujo sanguíneo y cuáles no, evitando pruebas innecesarias y mejorando la toma de decisiones clínicas. Es un avance que nos permite personalizar el tratamiento de cada paciente con mayor seguridad y precisión", ha afirmado el director médico del Servicio de Radiodiagnóstico del Hospital, el doctor Eliseo Vañó.
Además de eliminar la necesidad de procedimientos invasivos hasta en un 70 por ciento de los casos, esta técnica ofrece un informe con valores de la reserva fraccional de flujo en menos de seis horas.
Del mismo modo, mejora la selección de pacientes que realmente necesitan una intervención, y está recomendado por guías clínicas internacionales como ACC/AHA, ESC y NICE.
"Ser el primer hospital en España en incorporar esta tecnología nos permite ofrecer un diagnóstico coronario no invasivo de alta precisión. DeepVesselFFR y el análisis de FFR-CT están transformando la cardiología diagnóstica, permitiéndonos optimizar los tratamientos y reducir los riesgos para nuestros pacientes", ha destacado el doctor Vañó.
La presentación de esta herramienta se producirá el próximo 8 de mayo durante un encuentro sobre innovación tecnológica y salud cardiovascular, organizado por Kanbai Tech en colaboración con el Hospital Universitario Nuestra Señora del Rosario.
