Investigadores do Cedars-Sinai criaram uma ferramenta habilitada para inteligência artificial que pode tornar mais fácil prever se uma pessoa terá um ataque cardíaco.
Por Centro Médico Cedars-Sinai com informações de Science Daily.
A ferramenta, descrita no The Lancet Digital Health , previu com precisão quais pacientes sofreriam um ataque cardíaco em cinco anos com base na quantidade e composição da placa nas artérias que fornecem sangue ao coração.
O acúmulo de placa pode causar o estreitamento das artérias, o que dificulta a chegada do sangue ao coração, aumentando a probabilidade de um ataque cardíaco. Um exame médico chamado angiografia por tomografia computadorizada coronariana (CTA) tira imagens 3D do coração e das artérias e pode dar aos médicos uma estimativa de quanto as artérias de um paciente se estreitaram. Até agora, no entanto, não havia uma forma simples, automatizada e rápida de medir a placa visível nas imagens CTA.
“A placa coronariana muitas vezes não é medida porque não há uma maneira totalmente automatizada de fazê-lo”, disse Damini Dey, PhD, diretor do laboratório de análise quantitativa de imagens no Instituto de Pesquisa de Imagens Biomédicas em Cedars-Sinai e autor sênior do estudo. “Quando é medido, um especialista leva pelo menos 25 a 30 minutos, mas agora podemos usar este programa para quantificar a placa de imagens CTA em cinco a seis segundos.”
Dey e colegas analisaram imagens de CTA de 1.196 pessoas que foram submetidas a uma CTA coronariana em 11 locais na Austrália, Alemanha, Japão, Escócia e Estados Unidos. Os pesquisadores treinaram o algoritmo de IA para medir a placa, fazendo com que ele aprendesse com imagens de CTA coronariana, de 921 pessoas, que já haviam sido analisadas por médicos treinados.
O algoritmo funciona primeiro delineando as artérias coronárias em imagens 3D e, em seguida, identificando os depósitos de sangue e placas dentro das artérias coronárias. Os investigadores descobriram que as medições da ferramenta correspondiam às quantidades de placas observadas em CTAs coronarianas. Eles também compararam os resultados com imagens obtidas por dois exames invasivos considerados altamente precisos na avaliação da placa e estreitamento da artéria coronária: ultra-som intravascular e angiografia coronária por cateter.
Finalmente, os pesquisadores descobriram que as medições feitas pelo algoritmo de IA a partir de imagens CTA previam com precisão o risco de ataque cardíaco em cinco anos para 1.611 pessoas que faziam parte de um estudo multicêntrico chamado estudo SCOT-HEART.
“Mais estudos são necessários, mas é possível que possamos prever se e em quanto tempo uma pessoa provavelmente terá um ataque cardíaco com base na quantidade e composição da placa fotografada com este teste padrão”, disse Dey, que também é professor de Ciências Biomédicas do Cedars-Sinai.
Dey e colegas continuam a estudar o quão bem seu algoritmo de IA quantifica os depósitos de placas em pacientes submetidos a CTA coronariana.
Financiamento: O estudo foi financiado pelo National Heart, Lung, and Blood Institute sob o número 1R01HL148787-01A1.
Fonte da história:
Materiais fornecidos pelo Centro Médico Cedars-Sinai .
Referência do jornal :
Andrew Lin, Nipun Manral, Priscilla McElhinney, Aditya Killekar, Hidenari Matsumoto, Jacek Kwiecinski, Konrad Pieszko, Aryabod Razipour, Kajetan Grodecki, Caroline Park, Yuka Otaki, Mhairi Doris, Alan C Kwan, Donghee Han, Keiichiro Kuronuma, Guadalupe Flores Tomasino, Evangelos Tzolos, Aakash Shanbhag, Markus Goeller, Mohamed Marwan, Heidi Gransar, Balaji K Tamarappoo, Sebastien Cadet, Stephan Achenbach, Stephen J Nicholls, Dennis T Wong, Daniel S Berman, Marc Dweck, David E Newby, Michelle C Williams, Piotr J Slomka, Damini Dey. Deep learning-enabled coronary CT angiography for plaque and stenosis quantification and cardiac risk prediction: an international multicentre study. The Lancet Digital Health, 2022; 4 (4): e256 DOI: 10.1016/S2589-7500(22)00022-X
