Um algoritmo baseado em inteligência artificial criado por pesquisadores do Hospital Mount Sinai, em Nova York, conseguiu identificar mudanças em exames cardíacos. Com isso, a inteligência artificial foi capaz de prever se um paciente tinha risco de insuficiência cardíaca.
De acordo com o autor sênior do estudo, Benjamin Glicksberg, a equipe foi capaz de mostrar que os algoritmos de aprendizado profundo são capazes de reconhecer o bombeamento de sangue nos dois lados do coração. Normalmente, esse tipo de diagnóstico é caro e bastante demorado.
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Para Glicksberg, o algoritmo baseado em inteligência artificial pode ser a chave para possibilitar diagnósticos mais rápidos e eficientes sobre casos de insuficiência cardíaca. Esta condição ocorre quando o coração bombeia menos sangue do que o corpo realmente precisa para funcionar.
Os eletrocardiogramas
Atualmente, o método mais utilizado para procurar pela insuficiência cardíaca é o exame de eletrocardiograma. Porém, em países que não possuem um sistema público e universal de saúde, como o nosso SUS e o NHS, do Reino Unido, este exame pode ser muito caro e trabalhoso.
Segundo um dos autores do estudo, Girish Nadkarni, a leitura dos resultados dos eletrocardiogramas tem sido um desafio para o diagnóstico da insuficiência cardíaca. Por isso, a inteligência artificial pode ser uma opção bastante interessante para detectar anomalias mais discretas.
Leitura dos ventrículos
Um exemplo disso é a fraqueza no ventrículo esquerdo do coração, que é a parte do órgão que empurra o sangue recém-oxigenado para o resto do corpo. No estudo, os pesquisadores treinaram um algoritmo de aprendizado profundo para detectar esse problema nos pacientes.
Além disso, a inteligência artificial também avaliou a força do ventrículo direito, que recebe o sangue desoxigenado e o bombeia para os pulmões. Após a programação, os pesquisadores fizeram com que o computador lesse mais de 700.000 eletrocardiogramas e relatórios de ecocardiogramas.
Ao todo, foram usados dados de mais de 150.000 pacientes que passaram por quatro hospitais do Sistema de Saúde Mount Sinai entre 2003 e 2020 para treinar o computador. Os dados de um quinto foram usados para testar o desempenho do algoritmo em um ambiente experimental diferente.
Relativa precisão
Os resultados iniciais apontaram que o algoritmo foi capaz de prever quais pacientes teriam ventrículos esquerdos saudáveis e quais teriam essa parte do coração mais fraca. A fraqueza foi definida pela fração de ejeção do ventrículo esquerdo, ou seja, quanto sangue é bombeado em cada batimento.
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Os corações saudáveis têm uma fração de ejeção de 50% ou mais, enquanto os corações fracos têm frações de ejeção iguais ou inferiores a 40%. O algoritmo obteve 94% de precisão na previsão de quais pacientes teriam ejeção saudável e 87% para prever quem teria o coração mais fraco.
Contudo, a inteligência artificial ainda precisa de algumas melhorias, já que não foi tão eficaz para prever quais pacientes teriam o coração ligeiramente enfraquecido. O programa foi somente 73% preciso para prever pacientes com fração de ejeção entre 40% e 50%.
Via: Medical Xpress
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