Notícia

Método baseado em Inteligência Artificial prevê o risco de fibrilação atrial, ajudando os médicos a proteger a saúde cardíaca dos pacientes

Mecder via Wikimedia Commons

Fonte

Universidade Harvard

Data

quarta-feira, 17 novembro 2021 06:45

Áreas

Cardiologia. Inteligência Artificial. Medicina.

Um método baseado em Inteligência Artificial para identificar pacientes em risco de fibrilação atrial foi desenvolvido por uma equipe liderada por pesquisadores do Hospital Geral de Massachusetts (MGH), afiliado à Universidade Harvard, e do Instituto Broad do MIT e Harvard, nos Estados Unidos.

A fibrilação atrial – uma frequência cardíaca irregular e rápida – é uma condição comum que pode levar à formação de coágulos no coração que podem viajar para o cérebro e causar um derrame. O estudo foi publicado na revista científica Circulation.

Os pesquisadores desenvolveram o método baseado em inteligência artificial para prever o risco de fibrilação atrial nos próximos cinco anos com base em resultados de eletrocardiogramas (testes não invasivos que registram os sinais elétricos do coração) em 45.770 pacientes que receberam atendimento primário no MGH.

Em seguida, os cientistas aplicaram o método a três grandes conjuntos de dados de estudos, incluindo um total de 83.162 indivíduos. O método baseado em Inteligência Artificial previu o risco de fibrilação atrial por si só e foi sinérgico quando combinado com fatores de risco clínicos conhecidos para prever a fibrilação atrial. O método também foi altamente preditivo em subconjuntos de indivíduos, como aqueles com insuficiência cardíaca ou derrame anterior.

“Vemos um papel para algoritmos de inteligência artificial baseados em eletrocardiograma para auxiliar na identificação de indivíduos com maior risco de fibrilação atrial”, disse Dr. Steven A. Lubitz, autor sênior do estudo e eletrofisiologista cardíaco do MGH, membro associado do Instituto Broad, e professor de Medicina na Escola Médica de Harvard.

O algoritmo pode servir como uma forma de ferramenta de pré-triagem para pacientes que podem estar experimentando fibrilação atrial não detectada, levando os médicos a pesquisarem fibrilação atrial usando monitores de ritmo cardíaco de longo prazo, o que pode levar a medidas de prevenção de AVC, explicou o Dr. Lubitz.

As descobertas do estudo também demonstram o poder potencial da Inteligência Artificial ​​- no caso, algoritmo de aprendizado de máquina – para o avanço da Medicina. “Com a explosão das tecnologias de ciência de dados e as vastas quantidades de dados clínicos agora disponíveis, o aprendizado de máquina está pronto para ajudar os médicos e pesquisadores a fazer grandes avanços no aprimoramento do atendimento em cardiologia”, disse o Dr. Anthony Philippakis, coautor do estudo e diretor de dados do Instituto Broad. “Como cientista de dados e ex-cardiologista, estou animado para ver como os métodos baseados em aprendizado de máquina podem funcionar com os testes e abordagens clínicas que usamos todos os dias para nos ajudar a melhorar a previsão de risco e cuidar de pacientes com fibrilação atrial.”

“A aplicação de tais algoritmos pode levar os médicos a modificar importantes fatores de risco para fibrilação atrial que podem reduzir o risco de desenvolver a doença por completo”, concluiu o Dr. Shaan Khurshid, também coautor, eletrofisiologista clínico e pesquisador do MGH.

Acesse o artigo científico completo (em inglês).

Acesse a notícia completa na página da Universidade Harvard (em inglês).

Fonte: Tracy Hampton, MGH News. Imagem: Mecder via Wikimedia Commons.

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