Inteligência Artificial pode prever ataques do coração
Uma pesquisa publicada no dia 03 de setembro deste ano, no conceituado periódico European Heart Journal, mostrou, mais uma vez, que a Inteligência Artificial (IA) não é só uma buzzword (palavra ou frase popular), como acusam alguns desinformados. Pesquisadores da Universidade de Oxford desenvolveram um biomarcador chamado “perfil radiômico de gordura” (fat radiomic profile – FRP), capaz de detectar sinais nos vasos sanguíneos do revestimento do espaço perivascular, que fornecem sangue ao coração. O FRP identifica inflamações, cicatrizes e outras alterações nos vasos sanguíneos que são sinais de futuros ataques cardíacos. De acordo com a Roche, uma das maiores empresas farmacológicas do mundo, um biomarcador é uma entidade que pode ser medida por meio de experimentos e indica a ocorrência de funções normais ou patológicas de um organismo ou de uma resposta a um agente farmacológico.
Atualmente, quando uma pessoa procura o hospital se queixando de dores no peito, normalmente é realizada uma angiotomografia coronariana. Esse exame não invasivo consiste em fazer a varredura das artérias coronárias para verificar se há segmentos estreitados ou bloqueados. Assim, se não houver estreitamento significativo das artérias, a pessoa volta para casa. Entretanto, não há garantias de que ela não poderá sofrer um ataque cardíaco no futuro, visto que não há métodos capazes de identificar todos os sinais subjacentes dos resultados dos exames com o objetivo de prever futuros problemas.
Nesse contexto, o estudo intitulado “Uma nova assinatura radiotranscriptômica derivada do aprendizado de máquina da gordura perivascular melhora a previsão de risco cardíaco usando a angiotomografia coronariana” (tradução minha) apresentou resultados animadores. A equipe de 29 médicos e pesquisadores liderada por Charalambos Antoniades, professor de medicina cardiovascular, usou amostras de tecidos adiposos (tecido do corpo humano cujas células possuem óleos e gorduras) de 167 pessoas que foram submetidas a cirurgia cardíaca.
Em tais amostras, foram analisadas diversas variáveis que envolvem aspectos genéticos, cicatrizes e formação de novos vasos sanguíneos, associando-as às imagens das angiotomografias coronarianas, com o objetivo de identificar quais características seriam determinantes nas alterações na gordura ao redor dos vasos sanguíneos.
“Como se trata de algoritmos de aprendizagem de máquina com características preditivas, é imprescindível que novos dados de diferentes perfis e cenários sejam usados, a fim de aumentar a precisão”
A equipe comparou os resultados obtidos com os exames de angiotomografias de 101 pessoas, de um total de 5487 que sofreram um ataque cardíaco ou morreram devido a problemas cardiovasculares nos últimos 5 anos após terem feito o referido exame. Usando algoritmos de aprendizagem de máquina (machine learning), foi desenvolvida uma técnica testada em 1575 pessoas. Os resultados mostraram que a capacidade de prever ataques cardíacos é muito maior que qualquer método ou ferramentas clínicas usadas atualmente.
Como se trata de algoritmos de aprendizagem de máquina com características preditivas, é imprescindível que novos dados de diferentes perfis e cenários sejam usados, a fim de aumentar a precisão. A equipe de Antoniades espera que essa tecnologia esteja disponível aos médicos nos próximos 2 anos, incorporando-a às práticas médicas como um complemento à angiotomografia computadorizada.
Na ciência de dados, a análise preditiva ou algoritmos preditivos podem ser entendidos como tecnologias capazes de analisar grandes quantidades de dados (big data) com o objetivo de prever fenômenos. Essas tecnologias são usadas em larga escala no meio corporativo e na web com diversos “objetivos capitalistas”.
Nesse contexto, os dados são capturados diretamente por meio da utilização de aplicativos, sites e outros sistemas conectados que monitoram os usuários em tempo real. Entretanto, na área da medicina, ainda precisamos desenvolver tecnologias capazes de coletar dados sobre a nossa saúde, objetivando alimentar redes de conhecimento apoiadas por computadores, que poderão fazer recomendações objetivando prevenir doenças no futuro.
Nesse momento, o estudo da equipe de Antoniades reforça que a IA irá revolucionar também a medicina em um futuro não muito distante.
Texto publicado originalmente no Jornal de Jales, coluna Fatecnologia, no dia 29/09/2019 .
