No mundo da medicina, a inteligência artificial (IA) nem sempre é associada a sentimentos calorosos. No entanto, cientistas da renomada Universidade Metropolitana de Osaka estão revolucionando esse conceito ao utilizar a IA de forma emocionante, ou melhor, “emocionante para o coração”. Eles apresentaram um uso inovador da IA que classifica com precisão as funções cardíacas e identifica doenças valvulares com uma acurácia sem precedentes. Esse avanço promissor une os campos da medicina e tecnologia, trazendo benefícios significativos para o cuidado com os pacientes. Os resultados dessa pesquisa pioneira serão publicados na prestigiada revista The Lancet Digital Health.
A doença valvular do coração, uma das principais causas de insuficiência cardíaca, é frequentemente diagnosticada por meio da técnica de ecocardiografia. No entanto, essa abordagem exige habilidades especializadas, o que resulta em uma escassez de técnicos qualificados nessa área. Por outro lado, a radiografia de tórax é um exame comum para identificar doenças, especialmente nos pulmões. Embora o coração também seja visível nas radiografias de tórax, até então pouco se sabia sobre a capacidade desses exames em detectar a função cardíaca ou doenças cardíacas. Entretanto, a radiografia de tórax, também conhecida como radiografia de tórax, é amplamente disponível em hospitais e possui uma execução rápida, tornando-se um método acessível e de fácil reprodução. Diante desse cenário, a equipe de pesquisa liderada pelo Dr. Daiju Ueda, do Departamento de Radiologia Diagnóstica e Intervencionista da Faculdade de Medicina da Universidade Metropolitana de Osaka, decidiu explorar se as radiografias de tórax poderiam servir como um complemento valioso à ecocardiografia.
Após um trabalho árduo e meticuloso, a equipe do Dr. Ueda desenvolveu com sucesso um modelo que utiliza IA para classificar com precisão as funções cardíacas e identificar doenças valvulares a partir das radiografias de tórax. Levando em consideração o possível viés causado pelo treinamento da IA em um único conjunto de dados, a equipe buscou dados de múltiplas instituições. Foram coletadas 22.551 radiografias de tórax relacionadas a 22.551 ecocardiogramas, provenientes de 16.946 pacientes atendidos em quatro instituições diferentes entre os anos de 2013 e 2021. Utilizando as radiografias de tórax como dados de entrada e os ecocardiogramas como dados de saída, o modelo de IA foi treinado para aprender as características que conectam ambos os conjuntos de dados.
Os resultados alcançados pelo modelo de IA foram impressionantes. Ele foi capaz de categorizar com precisão seis tipos de doenças valvulares do coração, com uma classificação de Área Sob a Curva (AUC) variando de 0,83 a 0,92. (A AUC é um índice de avaliação que indica a capacidade de um modelo de IA, variando de 0 a 1, sendo que quanto mais próximo de 1, melhor.) Destaca-se que a AUC foi de 0,92 com um ponto de corte de 40% para detectar a fração de ejeção do ventrículo esquerdo, que é uma medida crucial para o monitoramento da função cardíaca.
“Levamos muito tempo para chegar a esses resultados, mas acreditamos que esta pesquisa seja significativa”, afirmou o Dr. Ueda. “Além de aprimorar a eficiência dos diagnósticos médicos, esse sistema pode ser utilizado em áreas onde não há especialistas disponíveis, em situações de emergência durante a noite e para pacientes que encontram dificuldades em realizar ecocardiografias.”
A descoberta revolucionária desses cientistas japoneses tem o potencial de mudar a forma como as doenças cardíacas são diagnosticadas e tratadas. Com a aplicação dessa tecnologia inovadora, espera-se uma melhoria significativa na qualidade do cuidado com os pacientes, especialmente em regiões onde há falta de especialistas médicos.
