Um algoritmo criado para avaliar os padrões de cicatrizes no tecido cardíaco de um paciente pode prever com precisão arritmias com risco de vida.
Uma nova tecnologia baseada em imagens sem processamento de pacientes cardiovasculares e seus antecedentes podem melhorar as previsões dos médicos em casos de arritmias súbitas, uma das condições mais mortais da medicina.
«A morte súbita cardíaca por arritmia é uma das principais causas de mortalidade em todo o mundo», diz a introdução de um estudo publicado por pesquisadores da Universidade Johns Hopkins na Nature Cardiovascular Research.
Natalia Trayanova, principal autora e professora de engenharia biomédica e medicina da mesma universidade, acrescenta que “esse tipo de morte representa até 20% de todas as mortes no mundo e sabemos pouco sobre por que ocorre ou como saber quem está risco. Na verdade, há pacientes que podem estar com baixo risco de morte súbita cardíaca e recebem desfibriladores que talvez não necessitem, e há pacientes de alto risco que não recebem o tratamento e podem morrer no auge de sua vida. O que nosso algoritmo pode fazer é determinar quem está em risco de morte cardíaca e quando isso ocorrerá. Isso permite que os médicos decidam exatamente o que precisa ser feito.”
A equipe de pesquisadores é a primeira a usar redes neurais para criar uma avaliação de sobrevivência personalizada para cada paciente com doença cardíaca.
A tecnologia de aprendizado profundo é chamada de «Estudo de Sobrevivência do Risco de Arritmia Cardíaca», ou SSCAR. O nome alude a cicatrizes cardíacas causadas por doenças cardíacas que muitas vezes resultam em arritmias letais e é a chave para as previsões do algoritmo.
«As imagens analisadas contêm informações críticas, as quais os médicos não conseguiram acessar», diz o primeiro autor do estudo, Dan Popescu, ex-aluno de doutorado da Johns Hopkins. «Essa cicatrização pode ser distribuída de diferentes maneiras e diz algo sobre as chances de sobrevivência de um paciente».
A equipe treinou uma segunda rede neural para aprender com uma compilação de 10 anos de dados clínicos de pacientes usando 22 fatores padrão, como idade, peso, raça e uso de medicamentos prescritos.
As previsões dos algoritmos foram significativamente mais precisas que as dos médicos e foram validadas em testes com pacientes de mais de 60 centros de saúde nos Estados Unidos. Todos eles com diferentes origens cardíacas e diferentes dados de imagem, sugerindo que a plataforma pode ser adotada em qualquer lugar.
“Isso tem o potencial de moldar significativamente a tomada de decisões clínicas em relação ao risco de arritmia e representa um passo essencial para dar o prognóstico da trajetória do paciente na era da inteligência artificial”, diz Trayanova, que também é codiretora da Alliance for Cardiovascular Diagnostic and Treatment Innovation. “Representa a tendência de fusionar inteligência artificial, engenharia e medicina como o futuro da saúde”, acrescenta a especialista.
A equipe agora está trabalhando na construção de algoritmos para detectar outras doenças cardíacas.
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