IA Poderia Potencialmente Detectar Risco de Insuficiência Cardíaca, Revela Pesquisa
Chris Murithi
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- Os pesquisadores usaram IA para detectar características da estrutura do coração que aumentam a probabilidade de insuficiência cardíaca.
- O programa de IA foi treinado com dados de 15.000 pacientes com problemas cardíacos.
- A IA mostrou-se mais precisa em comparação aos métodos convencionais.
De acordo com um estudo, a inteligência artificial poderia ajudar a identificar pessoas em risco de insuficiência cardíaca. Pesquisadores da Faculdade de Medicina da Universidade de Dundee utilizaram a inteligência artificial para melhorar o diagnóstico e o controle da insuficiência cardíaca em estágios iniciais.
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Os pesquisadores aplicaram inteligência artificial por meio de técnicas de aprendizado de máquina na análise de imagens ecocardiográficas de milhares de pacientes para detectar pequenos sinais de problemas cardíacos que levam à insuficiência cardíaca. Isso poderia aprimorar significativamente a eficácia diagnóstica e beneficiar os pacientes no setor de saúde.
Pesquisadores usam IA para visualizar padrões na forma do coração
Para alcançar isso, a equipe de pesquisa, liderada pelo Prof. Chim Lang, utilizou abordagens experimentais de aprendizado profundo com inteligência artificial para ler e analisar imagens ecocardiográficas coletadas de registros eletrônicos de saúde baseados em população e exames cardíacos. Isso permitiu visualizar padrões na forma e função do coração que podem colocar um paciente em maior risco de desenvolver insuficiência cardíaca.
Estudo revela que a IA pode ser usada para detectar risco de insuficiência cardíaca.https://t.co/TkUuruMLMs
— STV News (@STVNews) Mai 30, 2024
Os pesquisadores utilizaram dados fornecidos voluntariamente por pacientes do Registro de Pesquisa em Saúde da Escócia e Biobanco (SHARE). Inicialmente, selecionaram um conjunto de dados com 15.000 registros de pacientes, dos quais foi derivada a amostra final de 578 pacientes.
Exames cardíacos com IA são mais precisos
Os exames cardíacos realizados com auxílio da inteligência artificial forneceram medições relativamente mais precisas do que os convencionais. De acordo com o Professor Chim Lang, que liderou o estudo, o software de IA ofereceu mais características da estrutura e função do coração importantes para o diagnóstico de insuficiência cardíaca.
“Nossa pesquisa representa um avanço na utilização do aprendizado profundo para interpretar automaticamente imagens ecocardiográficas. Isso nos permite otimizar a identificação de pacientes com insuficiência cardíaca em escala dentro de conjuntos de dados de prontuários eletrônicos.”
Professor Lang
As imagens ecocardiográficas aprimoradas por IA ofereceram tamanho e funções do coração mais bem definidos do que as médias obtidas nas configurações de dados de EHR. Esse nível de detalhe, juntamente com a capacidade de processar imagens em maior escala, pode acelerar a seleção de pacientes em ensaios clínicos ou auxiliar no monitoramento supervisionado da insuficiência cardíaca em sistemas de saúde.
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A insuficiência cardíaca continua sendo um problema clínico e de saúde pública comum. É uma condição em que o coração não consegue bombear sangue suficiente para o resto do corpo. Não há cura para essa condição, mas mudanças no estilo de vida, cirurgia e medicamentos podem ajudar a controlar os sintomas e a progressão da doença, que geralmente avança com o tempo.
Utilizando os registros dos pacientes, os pesquisadores empregaram aprendizado de máquina para identificar anomalias estruturais e funcionais que seriam difíceis de detectar apenas com a análise de imagens ecocardiográficas.
IA Detecta Anomalias Não Rastreáveis pela Análise Tradicional
Em uma entrevista, o Professor Lang afirmou que o estudo tem grande potencial para melhorar a vida dos pacientes. Ele mencionou que, com base na avaliação de registros-chave dos pacientes, a equipe conseguiu detectar anormalidades morfológicas e mecânicas que não teriam sido observadas em imagens ecocardiográficas bidimensionais padrão.
“Ao analisar vastas quantidades de registros de pacientes, conseguimos detectar anomalias estruturais e funcionais que não teríamos sido capazes de identificar com a análise tradicional de imagens ecocardiográficas.”
Professor Lang
O estudo publicado no ESC Heart Failure Journal destaca a capacidade da IA de transformar a saúde, auxiliando no diagnóstico precoce desses distúrbios desafiadores. Conforme mencionado, com a ajuda do desenvolvedor de software Us2 e financiamento da ROCH Diagnostics International, a pesquisa abre caminho para novas explorações de aplicações de IA em diagnósticos preditivos e tratamento personalizado.
Relatório do Cryptopolitan por Chris Murithi
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Chris Murithi
Chris é escritor e analista técnico especializado em Criptomoedas e Tecnologia. Possui graduação em Matemática e Ciência da Computação pela Universidade de Nairobi. Trabalhou como redator de conteúdo na On-Chain Media e Coin Edition e atualmente atua na Cryptopolitan.
