La detección del calcio de las arterias coronarias (CAC) es un marcador directo de aterosclerosis subclínica con elevada capacidad para reclasificar el riesgo de enfermedad cardiovascular aterosclerótica. Aunque tradicionalmente se ha cuantificado en estudios cardíacos sincronizados con ECG, la identificación oportunista del CAC en tomografías computarizadas (TC) torácicas realizadas por motivos no cardíacos emerge como una vía pragmática para ampliar el acceso a la estratificación de riesgo sin someter al paciente a pruebas adicionales. Este enfoque, reforzado por algoritmos de inteligencia artificial (IA), permite informar y actuar sobre el riesgo de forma más precisa, mejorando la asignación de terapias preventivas y la coordinación entre Radiología, Cardiología y Atención Primaria.
Qué es y por qué importa
El CAC refleja la carga de placa aterosclerótica calcificada y se asocia fuertemente con eventos de riesgo cardiovascular. Su cuantificación mejora la predicción por encima de los factores tradicionales y facilita decisiones compartidas respecto al inicio e intensidad de tratamientos preventivos. La detección oportunista en TC torácica no cardiaca aprovecha estudios ya realizados por otras indicaciones, sin añadir radiación, costes ni desplazamientos, y puede alertar del riesgo incluso cuando no se utilizan calculadoras de riesgo. Además, la misma exploración puede aportar hallazgos calcificados en válvula aórtica, válvula mitral o aorta torácica, con posible utilidad pronóstica más allá de la aterosclerosis coronaria.
Precisión frente a la TC cardíaca
La TC cardíaca sincronizada con ECG es el patrón de referencia para el CAC por minimizar artefactos de movimiento y permitir la puntuación de Agatston. No obstante, la evidencia muestra que la TC torácica no cardiaca clasifica correctamente a la gran mayoría de pacientes en categorías de CAC (0, 1–100, 101–400, >400). En estudios comparativos, el porcentaje de clasificación concordante es alto y los casos de infravaloración grave son poco frecuentes. La principal discrepancia se concentra alrededor de los puntos de corte entre categorías, y la presencia de contraste o artefactos puede limitar la cuantificación; en esos escenarios, la valoración visual ordinal (ausente, leve, moderada, intensa) mantiene valor pronóstico y debe comunicarse de forma explícita.
Algoritmos de IA: del lector experto al flujo automatizado
La IA aplicada a TC torácica no cardiaca ha madurado desde métodos de aprendizaje automático hasta redes neuronales profundas capaces de detectar el conjunto mayoritario de calcificaciones y asignar categorías de riesgo con concordancias altas respecto a la TC cardíaca. Estos algoritmos reducen la variabilidad inter/intraobservador, descargan carga de trabajo, aceleran la lectura y habilitan la evaluación sistemática del CAC en todos los estudios torácicos no cardíacos. En validaciones multicentro y multivendedor se han observado correlaciones fuertes con la cuantificación manual y coeficientes de correlación intraclase muy elevados. Algunos modelos reproducen con notable fidelidad las métricas clásicas (Agatston, masa, volumen) a nivel total y por vaso, reforzando su idoneidad para informes estandarizados.
Métodos de informe y estandarización
Varias sociedades recomiendan reportar al menos una interpretación cualitativa del CAC en TC torácica no cardiaca. Entre los enfoques disponibles destacan:
- Simple visual (presencia/ausencia, y carga leve/moderada/intensa), útil cuando la cuantificación no es factible.
- Escalas extensivas (p. ej., Weston, por segmentos o por vasos), con buen rendimiento pronóstico pero mayor complejidad.
- CAC-DRS, sistema de datos e informes que integra la carga visual (leve, moderada, intensa) y el número de vasos afectados, facilitando un lenguaje común entre radiólogos y clínicos.
Cuando la calidad de imagen lo permite, la cuantificación automatizada por IA puede aportar puntuación de Agatston y desgloses por vaso, homogeneizando la comunicación y el seguimiento en la historia clínica electrónica.
Quiénes se benefician: impacto poblacional y equidad
El volumen anual de TC torácicas no cardíacas es muy superior al de exploraciones dedicadas al CAC, lo que multiplica la oportunidad de identificar personas con aterosclerosis subclínica que de otra forma pasarían desapercibidas. Este enfoque puede favorecer la detección en grupos con mayor necesidad social o menor acceso a atención preventiva. En programas de cribado de cáncer de pulmón, la prevalencia de CAC significativo es elevada; un porcentaje sustancial presenta cargas >400 y muchos no reciben aún tratamiento hipolipemiante, evidenciando un margen de mejora asistencial. En cohortes amplias, la detección oportunista automatizada (p. ej., umbrales como ≥100 unidades Agatston) se asocia a mayor riesgo de mortalidad y eventos cardiovasculares, incluso tras ajustar por factores tradicionales, subrayando su utilidad clínica.
Implicaciones terapéuticas y conductuales
Conocer el CAC facilita el diálogo clínico y motiva cambios de estilo de vida. Además, mejora la precisión en la asignación de estatinas y otros hipolipemiantes no estatínicos, la indicación de aspirina en prevención primaria en escenarios seleccionados, la intensificación del control de la presión arterial y la selección de estrategias de pérdida de peso (incluida semaglutide) en función del riesgo global. Ensayos y estudios pragmáticos han mostrado que informar el CAC no incrementa pruebas innecesarias, mejora el control de factores de riesgo y aumenta la adherencia a recomendaciones terapéuticas. En un programa de notificación estructurada a pacientes y clínicos, la prescripción de estatinas se multiplicó varias veces frente a la atención habitual, con beneficios consistentes en mujeres y diversos grupos raciales/étnicos.
Integración práctica: del informe radiológico a la acción clínica
Para maximizar el beneficio y evitar cascadas diagnósticas innecesarias, la implementación debe apoyarse en:
- Plantillas de informe estándar que incluyan presencia/carga de CAC (o no valorable), número de vasos y recomendaciones clínicas claras.
- Vías asistenciales pactadas entre Radiología, Cardiología y Atención Primaria para la derivación y el seguimiento, priorizando a quienes no reciben terapias preventivas pese a cargas elevadas de CAC.
- Soporte en la historia clínica electrónica para disparar alertas, derivaciones y planes de tratamiento.
- Educación de profesionales para reducir la infrautilización de la estimación de riesgo y del propio informe de CAC.
- Uso juicioso de IA para escalar la cuantificación, mantener la calidad y monitorizar resultados clínicos.
Mensajes clave
- La detección oportunista del CAC en TC torácica no cardiaca amplía el acceso a la estratificación del riesgo sin pruebas adicionales.
- Existe buena concordancia con la TC cardíaca sincronizada; la clasificación por categorías es fiable y clínicamente útil.
- La IA acelera y estandariza el proceso, con alta concordancia respecto a métodos manuales.
- Reportar sistemáticamente el CAC mejora la asignación de estatinas y otras terapias preventivas sin incrementar pruebas innecesarias.
- La integración en flujos asistenciales y EHR, junto a plantillas de informe, es esencial para transformar detección en prevención efectiva.
Relevancia clínica
Para el cardiólogo, recibir un informe de TC torácica no cardiaca con CAC descrito (y, cuando es posible, cuantificado) permite pasar de una valoración probabilística a una aproximación de medicina de precisión en prevención. Identifica a pacientes de riesgo alto que aún no reciben tratamiento óptimo, facilita la adherencia y ayuda a priorizar recursos donde el beneficio es mayor.
Aplicación práctica
- Incorpore en la lectura/informe: presencia de CAC; carga (leve, moderada, intensa); número de vasos; viabilidad de cuantificación; y, si no es valorable, la razón (p. ej., artefactos).
- Active circuitos rápidos con Atención Primaria y/o prevención cardiovascular para iniciar estatinas, optimizar PA, valorar aspirina selectiva y reforzar hábitos saludables.
- Considere la visualización de imágenes al paciente para mejorar su comprensión y motivación.
- Priorice a quienes presentan cargas elevadas (p. ej., ≥100 o ≥300) y no tienen hipolipemiantes.
- Evite pruebas coronarias adicionales si no hay indicación clínica; centre la respuesta en prevención.
Impacto en la práctica clínica
La detección oportunista del CAC puede convertirse en un estándar transversal de valor poblacional: identifica más y mejor, reduce brechas de equidad y orienta intervenciones que mejoran resultados. Al apoyarse en IA y plantillas de informe, su adopción no precisa recursos extraordinarios y puede integrarse en el día a día de hospitales y centros con distintos niveles de complejidad.
Referencias:
