Inteligência Artificial

Detecção de defeitos cardíacos fetais aprimorada com o uso de aprendizado de máquina

Pesquisadores da Universidade da Califórnia em San Francisco descobriram uma maneira de dobrar a precisão dos médicos na detecção da grande maioria dos defeitos cardíacos fetais complexos no útero – quando as intervenções poderiam corrigi-los ou melhorar muito a chance de sobrevivência de uma criança – combinando ultrassom de rotina com aprendizado de máquina ferramentas de computador.

A equipe, liderada pela cardiologista da UCSF Rima Arnaout, médica, treinou um grupo de modelos de aprendizado de máquina para imitar as tarefas que os médicos seguem no diagnóstico de doenças cardíacas congênitas complexas (CHD). Em todo o mundo, os humanos detectam apenas 30 a 50 por cento dessas condições antes do nascimento. No entanto, a combinação de ultrassom realizado por humanos e análise de máquina permitiu aos pesquisadores detectar 95 por cento de CHD em seu conjunto de dados de teste.

O rastreamento por ultrassom fetal é universalmente recomendado durante o segundo trimestre da gravidez nos Estados Unidos e pela Organização Mundial de Saúde. O diagnóstico de defeitos cardíacos fetais, em particular, pode melhorar os resultados dos recém-nascidos e permitir mais pesquisas sobre terapias intra-útero, disseram os pesquisadores.

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“A triagem no segundo trimestre é um rito de passagem na gravidez para saber se o feto é menino ou menina, mas também é usada para triagem de defeitos congênitos”, disse Arnaout, professor assistente da UCSF e principal autor do artigo. Normalmente, a imagem inclui cinco visualizações cardíacas que podem permitir aos médicos diagnosticar até 90 por cento das doenças cardíacas congênitas, mas na prática, apenas cerca de metade delas são detectadas em centros não especializados.

“Por um lado, os defeitos cardíacos são o tipo mais comum de defeito de nascença e é muito importante diagnosticá-los antes do nascimento”, disse Arnaout. “Por outro lado, eles ainda são raros o suficiente para que detectá-los seja difícil até mesmo para médicos treinados, a menos que sejam altamente subespecializados. E com muita frequência, em clínicas e hospitais em todo o mundo, a sensibilidade e a especificidade podem ser bastante baixas. ”

A equipe da UCSF, que incluía a cardiologista fetal e autora sênior Anita Moon-Grady, MD, treinou as máquinas-ferramentas para imitar o trabalho dos médicos em três etapas. Primeiro, eles utilizaram redes neurais para encontrar cinco visualizações do coração que são importantes para o diagnóstico. Em seguida, eles usaram novamente as redes neurais para decidir se cada uma dessas visualizações era normal ou não. Em seguida, um terceiro algoritmo combinou os resultados das duas primeiras etapas para dar um resultado final se o coração fetal estava normal ou anormal.

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“Esperamos que este trabalho revolucione o rastreamento desses defeitos congênitos”, disse Arnaout, membro do UCSF Bakar Computational Health Sciences Institute, do UCSF Center for Intelligent Imaging e Chan Zuckerberg Biohub Intercampus Research Award Investigator. “Nosso objetivo é ajudar a abrir um caminho para o uso do aprendizado de máquina para resolver os desafios de diagnóstico para as muitas doenças em que o ultrassom é usado no rastreamento e diagnóstico.

Fonte: UCSF News

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