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Es importante que, para utilizar la ecografía 3D en la práctica clínica habitual, se necesiten valores de referencia normales y sólidos. Las directrices recientes sobre la cuantificación de la cámara proporcionan datos limitados sobre no más de 1.780 sujetos, con diferentes orígenes étnicos.2 Estos datos parecen insuficientes para proporcionar de forma fiable una orientación basada en el género, la edad y el origen étnico. Un metaanálisis reciente que incluía a 2.806 sujetos puso de manifiesto que existen una heterogeneidad y una incoherencia significativas entre los estudios, lo que exige estandarizaciones y una recopilación prospectiva de datos en colaboración.26
Evaluación de la fracción de eyección en 3D totalmente automatizada
El análisis de la FE en 3D totalmente automatizado se refiere a la obtención de resultados cuantitativos sin ninguna interacción por parte del usuario (por ejemplo, selección de vistas, posicionamiento de marcadores y dibujo o modificación de contornos). Varios grupos científicos y proveedores han desarrollado algoritmos para la detección de los bordes endocárdicos en 3D.27,28 Sin embargo, la mayoría de ellos siguen siendo semiautomáticos y requieren la intervención del usuario para anotar manualmente los puntos de referencia importantes (por ejemplo, el plano mitral o el ápice), como el software TomTec 4D LV-Analysis© (TomTec Imaging Systems), el software Philips QLab 3DQ-Advanced (Philips Healthcare) y la herramienta GE 4D LVQ en el software EchoPAC (GE Vingmed Ultrasound). No obstante, múltiples investigaciones sobre estos métodos semiautomatizados han informado de resultados prometedores en cuanto a exactitud y reproducibilidad, así como de una reducción del tiempo de análisis en comparación con el eco 3D manual.27
Los datos publicados en los que se utilizaron programas informáticos disponibles en el mercado de forma totalmente automatizada se limitan a dos proveedores, en los que se utilizan algoritmos de contorno probabilístico basados en el conocimiento29 o algoritmos de análisis adaptativos.30 Inicialmente, fue Siemens ultrasound quien integró la herramienta de análisis del ventrículo izquierdo (LVA) en el puesto de trabajo ACUSON SC2000 PRIME (Siemens Healthcare), que utiliza una base de datos de conocimiento experto para la detección de bordes. Posteriormente, Philips Healthcare incorporó el algoritmo HeartModel en el equipo Philips EPIQ 7. Los algoritmos comienzan detectando automáticamente las fases enddiastólica y telesistólica, generando superficies endocárdicas preliminares que luego se comparan con una base de datos existente de conjuntos de datos 3D. A continuación, el software hace coincidir los volúmenes y las formas y genera un modelo adaptado al VI de los pacientes.30 La tabla 1 resume los datos disponibles sobre las comparaciones entre los algoritmos 3D totalmente automatizados y la RMC o el eco manual (2D o 3D).15,17,19,30-34
A excepción de uno,17 todos los estudios investigaron cohortes seleccionadas. La viabilidad sigue siendo baja (un tercio no es viable) debido a los fallos del algoritmo de contorneado en presencia de una calidad de imagen subóptima o a la activación de la adquisición de datos falsos.15,17,19 Sin embargo, la FA no impide el uso de algoritmos totalmente automatizados, como se ha demostrado en un número limitado de estudios.15,31 La facilidad de uso y la alta reproducibilidad de estos algoritmos hacen que esta estrategia sea una candidata para generalizar el uso clínico de la EF 3D; sin embargo, siguen existiendo algunos retos. En primer lugar, la calidad de la imagen desempeña un papel fundamental, y los resultados obtenidos con una calidad de imagen pobre pero analizable (evidenciada en hasta una cuarta parte de una población no seleccionada) proporcionan resultados inexactos.17 En segundo lugar, las bases de datos existentes de conjuntos de datos 3D dentro de los algoritmos parecen no abordar adecuadamente los sujetos con aneurismas grandes, cardiopatías congénitas complejas o incluso ventrículos dilatados, en los que se ha informado de una mayor subestimación de los volúmenes.15,30 Un enfoque razonable sería ampliar dicha base de datos a condiciones específicas que puedan seleccionarse durante la adquisición (es decir, un protocolo de adquisición adaptativo). En tercer lugar, bajo la mirada de un experto, el 80% de los contornos totalmente automatizados seguirían necesitando algún grado de corrección.17 Esto incluye pequeños cambios que afectan marginalmente a los volúmenes y a la FE, pero también cambios mayores que podrían afectar significativamente al proceso de toma de decisiones para un paciente concreto. Por lo tanto, hasta que los resultados en cohortes más grandes muestren lo contrario, se recomienda encarecidamente una formación adecuada en la evaluación de la FEVI y la supervisión de los contornos automatizados. Por último, ambos algoritmos totalmente automatizados dependen del proveedor, y esta tecnología no puede aplicarse a las adquisiciones realizadas con otros equipos. El desarrollo y la validación posteriores de un software independiente del proveedor, como el software TomTec 4D LV-Analysis, pueden ampliar aún más el uso del análisis totalmente automatizado.35
Conclusión
En medio siglo, el eco ha madurado hasta convertirse en la modalidad no invasiva preferida para la evaluación de la FEVI y los volúmenes. El eco 3D ofrece la mejor precisión y reproducibilidad dentro de los métodos ecocardiográficos; sin embargo, sigue consumiendo mucho tiempo y requiere una experiencia significativa. La llegada de un software de análisis 3D totalmente automatizado puede representar una oportunidad para seguir promoviendo e investigando el uso generalizado del eco 3D.