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Terça, 29 Maio 2018 12:51

Aplicativo usa Inteligência Artificial para detectar problemas coronários

Novo método substitui tecnologias tradicionais por um fração do custo

As doenças coronárias são a principal causa de morte para homens e mulheres, de acordo com o Centro para o Controle e Prevenção de Doenças (CDC, na sigla em inglês). Nos EUA, uma a cada quatro mortes é resultado de doenças coronárias, que incluem uma variedade de condições, desde arritmias a problemas nos vasos sanguíneos, e são genericamente conhecidas como doenças cardiovasculares.
 

Prever e monitorar doenças cardiovasculares é um empreendimento frequentemente caro e pouco claro, e envolve equipamentos de alta tecnologia e procedimentos invasivos. No entanto, um novo método desenvolvido por pesquisadores da Viterbi Escola de Engenharia oferece uma forma melhor. Ao acoplar uma ferramenta de aprendizagem de máquina aos dados do pulso de um paciente, eles conseguem medir o fator de risco para doenças cardiovasculares e para rigidez arterial usando apenas um smartphone.

A rigidez arterial, fenômeno no qual as artérias se tornam menos elásticas e mais rígidas, pode levar ao aumento da pressão sanguínea e da pressão de pulso. Além de ser conhecida como um fator de risco para doenças cardiovasculares, também é associada com doenças como diabetes e insuficiência renal.

 

"Se a aorta estiver muito rígida, quando ocorrer a transferência da energia do pulso para os vasos periféricos pode ocorrer um dano no órgão. Então, se os rins estiverem no fim deste processo, eles serão danificados. Se for o cérebro que estiver na etapa final, ele será danificado", disse Niema Pahlevan, professora assistente de aeroespaço, engenharia mecânica e medicina.

Checando o pulso

Ao medir a velocidade de onda do pulso, que é definida como a velocidade com que o pulso arterial se propaga pelo sistema circulatório, os clínicos conseguem determinar a rigidez arterial. Os métodos atuais incluem a Ressonância Magnética, que é cara e muitas vezes não é viável, e a Tonometria, que requer duas medições de pressão e um eletrocardiograma para combinar as fases das duas ondas de pressão.

 

O novo método, desenvolvido por Pahlevan, Marianne Razavi e Peyman Tavallali, usa uma onda de pressão carotídea única e não calibrada, que pode ser capturada por uma câmera de smartphone. Em um estudo anterior, a equipe usou a mesma tecnologia para desenvolver um aplicativo de iPhone que detecta insuficiência cardíaca aplicando ligeiras perturbações do pulso sob a pele para gravar uma onda de pulso. Dessa mesma forma, eles conseguem determinar a rigidez arterial.
 

"Só por usar uma forma de onda única e não calibrada já são eliminados dois procedimentos. É assim que a conta vai de 18.000 dólares do dispositivo de Tonometria e um procedimento intrusivo para o custo de um aplicativo no iPhone", disse Pahlevan.
 

"É bem fácil de operar", disse Razavi, que é diretora de bioestatística da Avicena LLC, uma empresa startup que está desenvolvendo o aplicativo. "Eu até ensinei meus filhos a mexer no aplicativo".
 

Ao invés de uma forma de onda detalhada que é necessária para a Tonometria, o novo método necessita apenas do formato da onda de pulso do paciente para que um modelo matemático, chamado frequência intrínseca, calcule as variáveis relacionadas às fases do batimento cardíaco do paciente. Essas variáveis depois são usadas em um modelo de aprendizado de máquina que determina a velocidade de onda do pulso (PWV, sigla em inglês), e depois a rigidez arterial.

Validação

 

Para validar seu método, eles usaram dados existentes de tonometria coletados do Estudo do Coração de Framingham, uma análise de grupo epidemiológica de longo prazo. Usando dados de 5.012 pacientes, eles calcularam sua própria medida de PWV e compararam com as medidas da tonometria do estudo, encontrando 85% de correlação entre os dois.

Mas, mais importante, eles precisavam determinar se seu método poderia ser usado para predizer doenças cardiovasculares.

"O que o clínico quer saber é se o aparelho ajuda a melhorar a previsão ou não", Pahlevan disse. "E mostramos que o método é tão preditivo quanto a tonometria".

Usando os dados de um estudo prospectivo feito com 4.798 pacientes, eles mostraram que sua medida de PWV tinha uma associação significativa com aparecimento de doenças cardiovasculares ao longo de um período de acompanhamento de 10 anos. Seu estudo foi publicado na revista Scientific Reports em janeiro.

 

Trazendo a Inteligência Artificial para a medicina

"Muitas pessoas tentaram trazer o aprendizado de máquina para dispositivos médicos, mas a Inteligência Artificial pura, por si, não funciona", diz Pahlevan. A razão para que esse método de aprendizagem de máquina possa capturar resultados clinicamente significativos está no  seu algoritmo de frequência intrínseco, que é a análise matemática usada para calcular variáveis fisicamente relevantes relacionadas ao coração e à função vascular do paciente. As principais variáveis representam o desempenho do coração durante a fase de contração (sístole) e o desempenho da vasculatura durante a fase de relaxamento (diástole).

 

O aplicativo foi desenvolvido três anos atrás, durante o trabalho de pós-doutorado de Pahlevan. Agora, os planos da equipe envolvem a expansão do algoritmo de frequência intrínseca, de modo que ele possa ser aplicado a várias outras coisas, como a detecção de ataques cardíacos silenciosos.
 

Universidade do Sul da Califórnia

Do UOL

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