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O diagnóstico de uma doença cardíaca pode estar a uma “selfie” de distância. Pesquisadores afirmam que um algoritmo que utiliza aprendizado profundo pode ser usado para detectar a aterosclerose coronariana apenas analisando quatro fotos do rosto de um paciente. O estudo que relata a descoberta foi publicado no European Heart Journal.
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O algoritmo ainda precisa ser aprimorado e testado em grupos maiores de pessoas de diferentes origens étnicas, mas os pesquisadores dizem que ele tem o potencial de ser usado como uma ferramenta de triagem em grupos de risco.
“Até onde sabemos, este é o primeiro trabalho que demonstra que a inteligência artificial pode ser usada para analisar rostos para detectar doenças cardíacas, seja em clínicas ambulatoriais ou por meio de pacientes que fazem ‘selfies’ para realizar sua própria triagem. Isso poderia orientar mais testes diagnósticos ou uma visita clínica”, explica o autor do artigo, o médico Zhe Zheng, vice-diretor do Centro Nacional de Doenças Cardiovasculares em Pequim, China.
Certas características faciais estão associadas a um risco aumentado de doenças cardíacas, como cabelos ralos ou grisalhos, rugas, vinco do lóbulo da orelha, xantelasmas (pequenos depósitos amarelos de colesterol sob a pele, geralmente ao redor das pálpebras) e arcos senis (depósitos de gordura e colesterol que aparecem como um anel opaco branco, cinza ou azul nebuloso nas bordas externas da córnea). No entanto, eles são difíceis de serem usados ââpara prever ou calcular o risco de doenças cardíacas.
“Nosso objetivo final é desenvolver um aplicativo que possa ser usado pelos próprios pacientes para avaliar o risco de doenças cardíacas antes de visitar uma clínica. Isso pode ser um método barato, simples e eficaz de identificar pacientes que precisam de exames adicionais”, afirma Zheng.
Testes na China
O estudo analisou 5.796 pacientes de oito hospitais na China entre julho de 2017 e março de 2019, submetidos a procedimentos de imagem para investigação de seus vasos sanguíneos, como angiografia coronária ou angiotomografia computadorizada coronariana. Enfermeiros então tiraram quatro fotos dos rostos deles com câmeras digitais: uma frontal, dois perfis e uma vista do topo da cabeça.
Os pacientes também foram entrevistados para coletar dados sobre status socioeconômico, estilo de vida e histórico médico. Essas informações foram usadas para criar, treinar e validar o algoritmo de aprendizado profundo, que foi testado em outros 1.013 pacientes de nove hospitais na China, entre abril de 2019 e julho de 2019.
O algoritmo detectou corretamente a doença cardíaca em 80% dos casos e descartou corretamente em 61% dos casos. “O algoritmo teve um desempenho moderado, mas precisamos melhorar a especificidade, pois uma taxa de falsos positivos de até 46% pode causar ansiedade e inconveniência aos pacientes, bem como potencialmente sobrecarregar as clínicas com pacientes que exigem exames desnecessários”, avalia o diretor do Instituto de Cérebro e Cognição do Departamento de Automação da Universidade de Tsinghua, Pequim, o Xiang-Yang Ji.
Via: Neoscope
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