Inteligência artificial pode prever ataques cardíacos
E se o seu médico pudesse prever se – ou quando – vai sofrer um ataque cardíaco, uma paragem cardíaca ou outro problema relacionado com o coração? Graças a uma nova ferramenta que utiliza um algoritmo de aprendizagem profunda de Inteligência Artificial (IA) desenvolvido no Cedars-Sin, em Los Angeles, os investigadores estão mais perto de conseguir esse avanço nos cuidados preventivos de saúde.
Um ataque cardíaco, ou enfarte do miocárdio, pode conduzir a um processo de necrose dos tecidos e à morte do paciente, caso não seja rapidamente assistido.
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As descobertas, publicadas na revista npj Digital Medicine, podem ser uma forma eficaz de envolver os pacientes nos seus próprios cuidados de saúde.
Segundo Piotr Slomka, autor sénior do estudo, utilizando um tipo específico de IA treinado para interpretar imagens do coração poderia prever-se a probabilidade de eventos cardíacos – como morte, ataque cardíaco ou a necessidade de tratamento urgente dos vasos cardíacos – e mostrar como a probabilidade desse tipo de eventos adversos muda com o tempo.
Para alcançar esse objetivo, a ferramenta de IA foi treinada para recolher e apurar os dados clínicos básicos, como idade, sexo, peso, frequência cardíaca e pressão arterial de cada paciente, e ainda para interpretar imagens do coração que mostram o fluxo sanguíneo para o músculo cardíaco, e a forma como o coração se expande e contrai. São esses dados gerais do paciente, juntamente com imagens do coração, que a plataforma de aprendizagem profunda utiliza para fazer as previsões de saúde cardíaca.
As previsões são produzidas em formato de gráfico que indica o risco individual de morte do paciente, de ataque cardíaco ou necessidade de uma intervenção cardiovascular invasiva – como a colocação de stents ou um bypass cardíaco – ao longo de vários anos. Os gráficos são simples de entender e podem ser revistos tanto por médicos quanto pelos pacientes.
Os gráficos podem ser ainda utilizados por ambos para analisar como o risco se altera ao longo do tempo e identificar fatores de risco individuais. É possível também modificar interativamente certos fatores de risco para ver como isso afeta o risco específico de um paciente.
Para Sumeet Chugh, do Instituto do Coração Smidt, esta investigação pode ter amplas implicações. Algoritmos de IA dessa natureza podem permitir que os médicos comuniquem informações mais personalizadas sobre o potencial tempo para eventos iminentes de doenças cardíacas, o que vai permitir que os pacientes se envolvam de maneira mais significativa no processo de tomada de decisão.
Esta ferramenta permite evidenciar a urgência apropriada, e baseada em dados, para a prevenção de doenças cardíacas de pacientes e profissionais de saúde. A equipa de investigadores planeia testar essas ferramentas em ensaios clínicos no Cedars-Sinai num futuro próximo. O objetivo final é disponibilizar este tipo de ferramentas interativas online se as imagens e os dados clínicos forem carregados.
