Artículo original: Wong LM, So TY. Toward accessible stroke services: how can AI assist NCCT interpretation for subarachnoid hemorrhage management? European Radiology. 2025;35:6773–6774. doi:10.1007/s00330-025-11859-9
DOI: 10.1007/s00330-025-11859-9
Sociedad: European Society of Radiology (@EuroRadiology)
Palabras clave: subarachnoid hemorrhage, non-contrast CT, artificial intelligence, deep learning, accessibility, pseudo-CTA, aneurysm detection.
Abreviaturas y acrónimos: AI (Inteligencia Artificial), aSAH (hemorragia subaracnoidea aneurismática), CTA (Angio-TC), DSA (Angiografía por Sustracción Digital), NCCT (Tomografía Computarizada sin Contraste).
Línea editorial: European Radiology es la publicación oficial de la European Society of Radiology, con un Factor de Impacto de 6.7 y un CiteScore de 9.1. Publica doce números anuales con artículos originales, revisiones y comentarios sobre innovación tecnológica, inteligencia artificial, imagen funcional y diagnóstica. Este comentario se publica en el volumen 35 (número 8, agosto de 2025), donde también destacaría otros artículos como el Leukoaraiosis severity and outcomes of endovascular thrombectomy for acute ischemic stroke: a systematic review and meta-analysis en el que la presencia de leucoaraiosis moderada o grave se asocia con peores resultados tras la trombectomía mecánica por oclusión de gran vaso, pese a tasas de recanalización similares; o Hypersensitivity reactions to contrast media que son las guías actualizadas en dos partes del Comité de Seguridad de Medios de Contraste de la ESUR en las que abordan, en la primera, el diagnóstico y manejo de las reacciones de hipersensibilidad inmediatas y no inmediatas a medios de contraste, y en la segunda, las estrategias de prevención y profilaxis para evitar recurrencias en pacientes con antecedentes de dichas reacciones.
Motivo para la selección: Seleccioné este artículo por su enfoque respecto a cómo la AI puede suplir la falta de acceso a estudios contrastados (CTA/DSA) en el manejo de la hemorragia subaracnoidea (SAH), un problema particularmente relevante en regiones con limitaciones tecnológicas o disponibilidad restringida de personal experto.
Resumen:
La diferenciación precisa de la causa de la hemorragia subaracnoidea espontánea, especialmente la de origen aneurismático (aSAH), es esencial para reducir el riesgo de resangrado, vasoespasmo y eventos isquémicos tardíos, siendo la intervención dentro de las primeras 24 horas determinante para el pronóstico. Sin embargo, la disponibilidad de estudios angiográficos (CTA o DSA) sigue siendo limitada globalmente, ya que, según una encuesta, el 9 % de los centros carecen totalmente de acceso y el 19 % no cuentan con disponibilidad in situ, además de que en algunos puede haber falta de personal cualificado o dependencia del horario laboral. Por ello se subraya la necesidad de optimizar el uso de la tomografía computarizada sin contraste (NCCT). En el artículo de Chen et al., 2025 se evaluó un modelo basado en redes neuronales ResNet para diferenciar aSAH de otras causas de SAH mediante NCCT, viendo que la precisión diagnóstica aumentó de 83.6 % a 91.2 % para residentes de radiología y de 77.7 % a 87.1 % para médicos de urgencias, alcanzando niveles similares, aunque aún inferiores, a los de un neurorradiólogo sénior (92.3 %). Además, el comentario explora nuevas aplicaciones de AI dirigidas a generar información angiográfica directamente desde imágenes NCCT, mediante avances en segmentación arterial con redes U-Net (Dice score 0.67) y con modelos generativos capaces de crear pseudo-CTA a partir de NCCT, con sensibilidad del 100 % en la detección de aneurismas en estudios cardíacos. Los autores prevén que combinaciones de estos algoritmos (reconstrucción mejorada, pseudo-contraste y segmentación vascular) podrían permitir detectar y localizar aneurismas rotos sin necesidad de contraste. A pesar de los desafíos logísticos y de hardware que supondría su implementación en entornos con recursos limitados, se sugiere la posibilidad de procesamiento remoto centralizado mediante AI, lo que podría reducir costes y mejorar la accesibilidad diagnóstica global.
Valoración personal:
Es un comentario breve pero interesante, que muestra cómo la AI está pasando de ser una ayuda complementaria a convertirse en una herramienta con impacto real en la práctica clínica. El texto resalta que los avances en AI pueden ampliar el acceso al diagnóstico en hospitales que no disponen de estudios angiográficos y favorecer una progresiva disminución de la necesidad de contraste a nivel general. Como punto débil, destacaría que su aplicación inmediata aún depende de disponer de la infraestructura tecnológica necesaria.
Pablo Pagliarani Gil
Hospital Universitario de Getafe (Madrid), R4.
pablopagliarani@gmail.com
cbseram.com 
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