Pesquisadores do Stevens Institute of Technology desenvolveram ferramenta baseada em inteligência artificial (IA) capaz de detectar e classificar distúrbios nas válvulas do coração. Esse recurso funciona a partir de uma série de dados de áudio coletados do paciente e consegue reconhecer falhas que poderiam passar despercebidas durante a avaliação médica.
As doenças valvares são condições cardíacas em que as válvulas do coração (como a mitral ou aórtica) não funcionam adequadamente, causando refluxo ou obstrução do fluxo sanguíneo, prejudicando a função cardíaca.
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“A maioria dos casos de VHD (doença valvar cardíaca) são perdidos devido a um erro humano – por isso trouxemos a IA para ajudar o ser humano”, disse Negar Ebadi, investigador do projeto.
O estudo
- Durante os testes, a ferramenta de IA foi capaz de detectar as doenças valvares com 93% de sensibilidade e 98% de especificidade;
- Além disso, essa avaliação mostrou que 44% dos casos de VHD são detectados por meio de um exame de estetoscópio padrão, ou seja, em muitos casos, os pacientes sofrem piora significativa antes do diagnóstico;
- A equipe fez gravações de dez segundos usando microfone de contato – que detecta vibrações sonoras diretamente do peito do paciente;
- Em seguida, esses dados foram inseridos em modelo de IA adaptado, que costuma ser utilizado para isolar vozes.
No domínio dos cuidados de saúde, as limitações dos exames padrão com estetoscópio são evidentes. É imperativo que invistamos em ferramentas de diagnóstico avançadas para colmatar esta lacuna e garantir a detecção precoce e o tratamento para todos os pacientes.
Arash Shokouhmand, principal autor do estudo
Quando ocorre a separação desse sinal de áudio, a rede neural é capaz de identificar cinco tipos de doenças valvares em uma única amostra de dados, destaca o Medical Xpress. Instantaneamente, a ferramenta de IA gera uma sequência simples indicando cada doença valvular detectada.
“Nossa capacidade de detectar múltiplas doenças simultaneamente foi inovação fundamental nesta pesquisa”, afirmou Shokouhmand. “Não estamos apenas mostrando que existe problema valvular – somos capazes de identificar a constelação de problemas que um paciente está sofrendo.”
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