- Um novo projeto financiado pelo Conselho de Pesquisa Médica visa prever AVCs usando modelos de IA baseados em exames cerebrais e testes médicos anteriores.
- Especialistas da Universidade de Plymouth e outras instituições colaboram para construir um banco de dados de resultados de pacientes, a fim de treinar a IA para a previsão de AVCs.
- O projeto espera melhorar os resultados dos pacientes e reduzir os custos de saúde ao identificar indivíduos com alto risco de AVC.
Uma iniciativa inovadora financiada pelo Medical Research Council está prestes a transformar as estratégias de prevenção de derrames no Reino Unido. O projeto ABSTRACT, liderado por especialistas da University of Plymouth, University Hospitals Plymouth NHS Trust e University of Exeter, visa aprimorar as capacidades preditivas em relação à suscetibilidade de um indivíduo a derrames.
Com os derrames constituindo uma das principais causas de morte e incapacidade, afetando aproximadamente 100.000 indivíduos anualmente no Reino Unido, este empreendimento inovador tem uma promessa significativa.
Aprimorando a predição de derrames por meio de inteligência artificial
Com um derrame em sete considerado evitável, o projeto ABSTRACT busca aproveitar tecnologias avançadas, particularmente inteligência artificial (IA), para identificar indivíduos com maior risco de sofrer um derrame.
Ao analisar exames cerebrais passados e resultados de testes médicos de sobreviventes de derrames, os pesquisadores visam discernir padrões indicativos de risco elevado de derrame. subsequentemente, planejam desenvolver modelos sofisticados de IA capazes de prever a probabilidade de um indivíduo sofrer um derrame na próxima década.
Esforços colaborativos para melhorar os resultados dos pacientes
O projeto ABSTRACT utiliza uma abordagem multidisciplinar, reunindo especialistas em ciência de dados de saúde, radiologia, neurologia e estatística. Colaborando estreitamente com provedores comerciais de investigações médicas, Express Diagnostics e Ultracardiac, o projeto visa construir um banco de dados abrangente composto por ressonâncias magnéticas (MRI) e tomografias computadorizadas (CT) do cérebro, eletrocardiogramas e ecocardiogramas.
Este banco de dados, reforçado pelo apoio do Programa Nacional de Auditoria de Derrames Sentinelas (SSNAP) e da Colaboração de Pesquisa Aplicada NIHR South West Peninsula (PenARC), será a pedra angular para treinar modelos de IA para prever o risco de derrame.
Transformando a saúde com tecnologia de ponta
O Dr. Stephen Mullin, Professor Associado de Neurologia na University of Plymouth e Investigador Principal do projeto ABSTRACT, destaca o potencial transformador desta iniciativa.
O projeto visa revolucionar as estratégias de prevenção de derrames integrando técnicas de IA de última geração, incluindo ferramentas de explicabilidade para discernir fatores preditivos. Ao identificar indivíduos com maior risco de derrame, intervenções podem ser implementadas proativamente, potencialmente salvando vidas e aliviando o ônus nos sistemas de saúde.
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James Kinoti
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