Notícia
Nova ferramenta de inteligência artificial automatiza a análise de bancos de dados de exames cardíacos em grande escala
Pesquisadores propuseram e validaram o primeiro pipeline completo para análise totalmente automatizada de grandes bancos de dados clínicos e de pesquisa não estruturados de exames de ressonância magnética cardíaca
kjpargeter via Freepik
Fonte
King's College London
Data
domingo, 24 setembro 2023 16:20
Áreas
Biologia. Cardiologia. Ciência de Dados. Computação. Engenharia Biomédica. Imagens e Diagnóstico. Informática Médica. Inteligência Artificial. Medicina. Processamento de Imagens.
Muitos hospitais mantêm as suas próprias grandes bases de dados de Ressonância Magnética Cardíaca (RMC) que, quando combinadas com registos de saúde eletrônicos, podem fornecer informações valiosas sobre a eficácia de tratamentos e informar futuras pesquisas e orientações sobre cuidados de saúde.
No entanto, as bases de dados são frequentemente organizadas de forma não padronizada e podem muitas vezes conter arquivos faltantes ou duplicados, o que representa um desafio significativo para o processamento dos dados.
Anteriormente, este trabalho teria exigido um investimento de tempo significativo para curadoria e análise manual por parte de especialistas em saúde, enquanto agora uma ferramenta de Inteligência Artificial (IA) pode ser treinada para organizar dados de forma eficiente em grande escala, avaliar rapidamente a qualidade dos dados e traduzir dados em formatos e estruturas comuns.
Pesquisadores da Escola de Engenharia Biomédica e Ciências de Imagem do King’s College London, no Reino Unido, treinaram um algoritmo de IA generalizável, que posteriormente analisou mais de 7.000 exames de RMC, com resultados iniciais produzindo precisão de nível humano para segmentações do ventrículo esquerdo e do ventrículo direito em todas as principais tecnologias de scanners de RMC, e para uma ampla gama de doenças cardíacas.
“A estrutura proposta é uma etapa fundamental para a tradução clínica de algoritmos de IA. Além disso, a ferramenta permite a análise retrospectiva de grandes conjuntos de dados clínicos (de pesquisa) e, em comparação com outros trabalhos, permite a análise de um conjunto muito maior de biomarcadores para a função biventricular sistólica e diastólica regional e global a partir de exames de RMC”, destacou a Dra. Esther Puyol, pesquisadora associada do Departamento de Engenharia Biomédica do King’s College London.
Trabalhos futuros procurarão aumentar as aplicações da ferramenta para a obtenção de biomarcadores ligados à função sistólica e diastólica e às suas potenciais ligações aos tratamentos dos pacientes e aos resultados dos cuidados de saúde.
Os resultados da pesquisa foram publicados na revista científica European Heart Journal – Digital Health.
Acesse o artigo científico completo (em inglês).
Acesse a notícia completa na página do King’s College London (em inglês).
Fonte: King’s College London. Imagem: kjpargeter via Freepik.
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