Home Saúde Inteligência artificial prevê risco de morte por doença cardíaca até 10 anos antes a partir de um raio-X

Uma simples radiografia de tórax pode detectar o risco de uma pessoa morrer em decorrência de doença cardíaca com dez anos de antecedência. De acordo com estudo apresentado nesta terça-feira, na reunião anual da Sociedade Radiológica da América do Norte (RSNA), um programa de inteligência artificial (IA) procura sinais de que uma pessoa sofrerá um ataque cardíaco ou acidente vascular cerebral (AVC) fatal em decorrência de doença cardiovascular aterosclerótica.

A aterosclerose é caracterizada pelo estreitamento e endurecimento das artérias devido ao acúmulo de gorduras, colesterol e outras substâncias conhecidas como placas nas paredes das artérias. Isso dificulta o fluxo sanguíneo de e para o coração. Normalmente, a condição é diagnosticada através da realização de um painel de exames de sangue e colesterol, bem como exames de imagem como raios-x e tomografias computadorizadas.

Já o risco de quem tem risco de morte na próxima década devido à condição é calculado usando o escore de risco de doença cardiovascular aterosclerótica (ASCVD), um modelo estatístico que considera uma série de variáveis, incluindo idade, sexo, raça, pressão arterial sistólica, tratamento para hipertensão, tabagismo, diabetes tipo 2 e exames de sangue. As diretrizes atuais recomendam estimar esse risco para estabelecer quem deve iniciar o tratamento preventivo com estatinas. A medicação preventiva é recomendada para pacientes com risco de 7,5% ou mais em 10 anos.

Entretanto, de acordo com os pesquisadores do Hospital Geral de Massachusetts, ligado à Universidade Harvard, nos Estados Unidos, as variáveis ​​necessárias para calcular esse risco são complexas e nem sempre estão disponíveis, o que dificulta abordagens em nível populacional.

Na busca por uma forma mais simples de prever esse risco, a equipe de radiologistas desenvolveu um modelo de aprendizado de máquina com o poder de identificar o risco de doença cardiovascular aterosclerótica por meio de uma única radiografia de tórax.

A máquina responsável pela análise de risco foi treinada usando 147.497 radiografias de tórax de 40.643 participantes do Prostate, Lung, Colorretal e Ovarian Cancer Screening Trial apoiado pelo Instituto Nacional do Câncer dos Estados Unidos (NCI).

Em seguida, esse modelo foi testado em raios-x de mais de 11.400 pacientes do Mass General Brigham que eram potencialmente elegíveis para iniciarem o tratamento com estatinas. Dos pacientes observados, quase 10% sofreram um evento cardíaco adverso importante na década seguinte.

Os resultados mostraram que a avaliação de risco feita pela inteligência artificial estava alinhada com o desfecho real dos pacientes.

“A beleza dessa abordagem é que você só precisa de um raio-X, que é realizado milhões de vezes por dia em todo o mundo. Com base em uma única imagem existente de radiografia de tórax, nosso modelo de aprendizado de máquina prevê futuros eventos cardiovasculares adversos graves com desempenho semelhante e valor incremental ao padrão clínico estabelecido”, diz Jakob Weiss, principal autor do estudo e radiologista afiliado ao Centro de Pesquisa em Imagem Cardiovascular do Hospital Geral Massachusetts e do programa Inteligência Artificial em Medicina do Brigham and Women’s Hospital em Boston.

O modelo, apelidado de risco CXR-CVD, pode ter implicações de amplo alcance para diagnosticar e tratar facilmente doenças cardíacas potencialmente fatais quando as informações sobre um paciente são limitadas. No entanto, pesquisas adicionais, incluindo um estudo randomizado e controlado, são necessárias para validar a ferramenta.