Pela primeira vez, cientistas da University of Utah Health mostraram que a inteligência artificial pode levar a melhores maneiras de prever o início e o curso de doenças cardiovasculares. O estudo publicado pela revista on-line PLOS Digital Health em janeiro de 2022 foi um trabalho em conjunto com Intermountain Primary Children's Hospital, e que contou com o desenvolvimento de ferramentas computacionais exclusivas para medir com precisão os efeitos sinérgicos das condições médicas existentes no coração e nos vasos sanguíneos.
Embora o estudo se concentre apenas em doenças cardiovasculares, acredita-se que pode ter implicações muito mais amplas em uma nova era de medicina preventiva personalizada, em que os médicos poderão entrar em contato proativamente com os pacientes para alertá-los sobre possíveis doenças e o que pode ser feito para aliviar o problema.
Para medir com mais precisão como essas interações, também conhecidas como comorbidades, influenciam a saúde, os pesquisadores usaram software de aprendizado de máquina para classificar mais de 1,6 milhão de registros eletrônicos de saúde depois que os nomes e outras informações de identificação foram excluídos.
Esses registros eletrônicos, que documentam tudo o que acontece com um paciente, incluindo exames laboratoriais, diagnósticos, uso de medicamentos e procedimentos médicos, ajudaram os pesquisadores a identificar as comorbidades com maior probabilidade de agravar uma condição médica específica, como doenças cardiovasculares.
Neste estudo foi usado uma forma de inteligência artificial chamada redes gráficas probabilísticas para calcular como qualquer combinação dessas comorbidades poderia influenciar os riscos associados a transplantes cardíacos, doenças cardíacas congênitas ou disfunção do nó sinoatrial.
Entre os adultos, os pesquisadores descobriram que:
- Indivíduos que tiveram diagnóstico prévio de cardiomiopatia tiveram um risco 86 vezes maior de precisar de um transplante de coração do que aqueles que não o fizeram.
- Aqueles que tiveram miocardite viral tiveram um risco cerca de 60 vezes maior de precisar de um transplante de coração.
- O uso de milrinona, uma droga vasodilatadora usada para tratar insuficiência cardíaca, elevou o risco de transplante em 175 vezes. Este foi o mais forte preditor individual de transplante de coração.
Em alguns casos, o risco combinado foi ainda maior. Por exemplo, entre os pacientes que tinham cardiomiopatia e tomavam milrinona, o risco de precisar de um transplante de coração era 405 vezes maior do que para aqueles cujos corações eram mais saudáveis.
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Referências
Sergiusz Wesołowski et al, An explainable artificial intelligence approach for predicting cardiovascular outcomes using electronic health records, PLOS Digital Health (2022). DOI: 10.1371/journal.pdig.0000004
University of Utah Health. Artificial Intelligence identifies individual at risk for heart disease complications. Jan 20, 2022. Disponível em https://healthcare.utah.edu/publicaffairs/news/2022/01/ai-cardio.php#:~:text=For%20the%20first%20time%2C%20University,and%20course%20of%20cardiovascular%20disease.