O editor do Downcodes soube que um estudo mais recente publicado na revista "The Lancet" introduziu um novo modelo de eletrocardiograma (ECG) aprimorado por inteligência artificial chamado AIRE. Este modelo utiliza o histórico do paciente e resultados de imagem para prever com precisão o risco de mortalidade e doenças cardiovasculares (DCV), fornecer aos médicos aconselhamento médico personalizado e espera-se que revolucione a avaliação de risco e a prevenção de doenças cardiovasculares.
Nota sobre a fonte da imagem: a imagem é gerada pela IA e pelo provedor de serviços de autorização de imagem Midjourney
O desenvolvimento do modelo AIRE utilizou uma grande quantidade de dados de diferentes grupos de pacientes para superar as deficiências dos modelos anteriores em termos de racionalidade física temporal e interpretabilidade, tornando os resultados da previsão não apenas precisos, mas também capazes de apoiar ações específicas na prática clínica. O estudo descobriu que o AIRE foi capaz de prever todas as causas de morte, arritmias ventriculares, doença cardiovascular aterosclerótica e risco de insuficiência cardíaca, e excedeu os modelos tradicionais de IA na avaliação de risco a curto e longo prazo.
Um eletrocardiograma é um método de avaliação não invasiva da atividade elétrica do coração, colocando eletrodos no peito, braços e pernas do paciente. Embora a tecnologia de ECG tenha séculos de existência, os avanços recentes no poder de processamento do computador e nos modelos preditivos de aprendizado de máquina deram uma nova esperança ao campo. Embora vários estudos tenham tentado aplicar a IA à previsão de doenças cardiovasculares e risco de mortalidade, as aplicações práticas ainda são raras.
Este estudo desenvolveu oito modelos AIRE que podem fornecer previsões individualizadas de curvas de sobrevivência, em vez de apenas avaliações de risco em tempo fixo. Os dados do estudo vieram de fontes clínicas em diversas localizações geográficas, incluindo o Beth Israel Deaconess Medical Center, nos Estados Unidos, e o Centro de Pesquisa em Medicina Tropical de São Paulo-Minas Gerais, no Brasil. Ao incorporar uma arquitetura de rede neural convolucional de bloco residual, o modelo AIRE cria curvas de sobrevivência específicas do paciente que levam em conta a morte dos participantes e a perda de acompanhamento.
Os resultados do estudo mostram que o AIRE pode prever com precisão todas as causas de morte com um valor de harmonização de 0,775, especialmente em participantes sem histórico familiar de doença cardiovascular, e o AIRE também pode prever eficazmente eventos de insuficiência cardíaca. Além disso, o AIRE demonstrou estabilidade ao usar dados de ECG de derivação única, como dispositivos de consumo, abrindo a possibilidade de monitoramento doméstico do risco de doenças cardiovasculares.
A equipa de investigação afirmou que a plataforma AIRE não só supera o julgamento dos especialistas humanos tradicionais em termos de precisão de previsão, mas também estabelece as bases para aplicações clínicas em todo o mundo. Espera-se que a plataforma seja amplamente utilizada nos cuidados primários e secundários para fornecer previsões personalizadas de risco de doenças cardiovasculares para diferentes populações.
O surgimento do modelo AIRE trouxe um novo amanhecer para a previsão e prevenção de doenças cardiovasculares. Sua precisão e interpretabilidade fazem com que tenha grande potencial de aplicação na prática clínica e espera-se que beneficie mais pacientes em todo o mundo. O editor do Downcodes espera que o modelo AIRE possa ser melhorado ainda mais no futuro e contribuir para a construção de um mundo mais saudável.