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Inteligência artificial prevê risco de ataque cardíaco a partir de raio-X

Pesquisadores desenvolveram um modelo de inteligência artificial que usa o raio-X para prever o risco de um ataque cardíaco nos próximos dez anos. As descobertas foram publicadas na edição mais recente do congresso da Radiological Society of North America.

A inteligência artificial faz esse cálculo através da pontuação de risco de doença cardiovascular aterosclerótica (ASCVD), um modelo estatístico que considera uma série de variáveis, incluindo idade, sexo, raça, pressão arterial, tratamento para hipertensão, tabagismo, diabetes tipo 2 e exames de sangue.

"As variáveis ​​necessárias para calcular o risco de ASCVD muitas vezes não estão disponíveis, o que torna desejáveis ​​as abordagens para triagem baseada na população. Como as radiografias de tórax são comumente disponíveis, nossa abordagem pode ajudar a identificar indivíduos de alto risco", apontam os autores do estudo.

Para treinar a inteligência artificial para prever o risco de morte por doença cardiovascular, o grupo usou 147.497 radiografias de tórax, de 40.643 indivíduos. Os pesquisadores ainda testaram o modelo usando um grupo de 11.430 pacientes ambulatoriais potencialmente elegíveis para terapia com estatina. Desses, 9,6% sofreram um evento cardíaco adverso importante durante o acompanhamento. Houve uma associação significativa entre o risco previsto e os eventos cardíacos graves observados.

Inteligência artificial prevê risco de ataque cardíaco a partir de raio-X (Imagem: Madi7779/Envato)
Inteligência artificial prevê risco de ataque cardíaco a partir de raio-X (Imagem: Madi7779/Envato)

"Com base em uma única imagem existente de radiografia de tórax, nosso modelo de aprendizado profundo prevê futuros eventos cardiovasculares adversos importantes com desempenho semelhante e valor incremental ao padrão clínico estabelecido", apontam os autores do estudo.

A ideia dos pesquisadores é que, com uma abordagem como essa, seja possível obter uma medida quantitativa, que permita fornecer informações diagnósticas e prognósticas que ajudam o médico e o paciente. No entanto, para que isso entre em vigor, mais estudos são necessários.

Fonte: Canaltech

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