Inteligência Artificial

Prevendo risco cardiovascular com Inteligência Artificial

Um algoritmo automatizado de Inteligência Artificial (IA) está usando o aprendizado profundo para prever eventos cardiovasculares prejudiciais, como ataques cardíacos.

Usando tomografias computadorizadas, o sistema IA mede automaticamente o cálcio da artéria coronária para ajudar médicos e pacientes a tomar decisões mais informadas sobre a prevenção cardiovascular. O sistema foi desenvolvido por investigadores do Programa de Inteligência Artificial em Medicina (AIM) de Brigham and Women’s Hospital e do Centro de Pesquisa de Imagens Cardiovasculares (CIRC) do Hospital Geral de Massachusetts, pois a quantificação da quantidade de placa mostrada em tomografias exige conhecimento radiológico, tempo e especialização equipamento.

A equipe espera que as descobertas do sistema de IA, publicadas na Nature Communications, melhorem a identificação de indivíduos com alto risco de eventos cardiovasculares. Embora a ferramenta seja atualmente apenas para fins de pesquisa, o autor principal Roman Zeleznik, MSc, um cientista de dados em Inteligência Artificial em Medicina (AIM) e sua equipe, a tornaram de código aberto e disponível gratuitamente para qualquer pessoa usar.

Avaliação de risco com IA

A equipe treinou o sistema de aprendizado profundo com base nos dados do Framingham Heart Study (FHS), um estudo de coorte comunitário assintomático de longo prazo, onde os participantes receberam tomografias computadorizadas de pontuação de cálcio que foram pontuadas manualmente por leitores humanos especializados e usadas para treinar o aprendizado profundo sistema.

O sistema de aprendizado profundo foi então aplicado a três coortes de estudo adicionais, que incluíam fumantes pesados com TC de triagem de câncer de pulmão, pacientes com dor torácica estável tendo TC cardíaca e pacientes com dor torácica aguda tendo TC cardíaca. As pontuações do sistema de IA se correlacionaram com as pontuações manuais de cálcio de especialistas humanos e também previram de forma independente quem teria um evento cardiovascular adverso importante, como um ataque cardíaco.

O autor correspondente, Hugo Aerts, PhD, diretor do programa AIM da Brigham and Harvard Medical School, disse: “As informações do cálcio da artéria coronária podem estar disponíveis para quase todos os pacientes que fazem uma tomografia computadorizada de tórax, mas não é quantificado simplesmente porque leva muito tempo para fazer isso para todos os pacientes. Desenvolvemos um algoritmo que pode identificar indivíduos de alto risco de maneira automatizada. ”

“Esta é uma oportunidade para obtermos valor adicional dessas tomografias computadorizadas de tórax usando IA”, disse o co-autor Michael Lu, MD, MPH, diretor de inteligência artificial do Centro de Pesquisa de Imagens Cardiovasculares do MGH. “O escore de cálcio da artéria coronária pode ajudar os pacientes e médicos a tomarem decisões personalizadas e informadas sobre se devem ou não tomar uma estatina. Do ponto de vista clínico, nosso objetivo de longo prazo é implementar este sistema de aprendizado profundo em registros eletrônicos de saúde, para identificar automaticamente os pacientes de alto risco. ”

Udo Hoffmann, MD, diretor do CIRC MGH, que é o principal investigador de imagens de TC na FHS, PROMISE e ROMICAT, enfatizou que um dos aspectos únicos deste estudo é a inclusão de três Instituto Nacional do Coração, Pulmão e Sangue – Financiados com imagens de alta qualidade e ensaios de resultados que fortalecem a generalização desses resultados para ambientes clínicos.

Fonte: Health Europa

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