Como o deep learning pode revolucionar a prevenção da insuficiência cardíaca

O avanço do deep learning na saúde

O filósofo grego Aristóteles acreditava que o coração era o órgão mais importante do corpo humano. Hoje, sabemos que, embora o cérebro controle a maior parte das funções, o coração continua sendo vital, bombeando sangue para todo o organismo. Quando ocorre a insuficiência cardíaca, o coração perde gradualmente a capacidade de fornecer sangue e nutrientes suficientes para outros órgãos, comprometendo seu funcionamento.

Inovações na predição de risco

Pesquisadores do MIT e da Harvard Medical School publicaram um estudo na Nature Communications Medicine, apresentando uma abordagem de deep learning não invasiva que analisa sinais de eletrocardiograma (ECG) para prever o risco de insuficiência cardíaca. Em testes clínicos, o modelo demonstrou precisão comparável a procedimentos invasivos tradicionais, oferecendo esperança para indivíduos em risco. Recentemente, a mortalidade por insuficiência cardíaca aumentou, especialmente entre jovens, devido à obesidade e ao diabetes.

O papel dos avanços tecnológicos

Collin Stultz, autor sênior do estudo, explica que o objetivo é identificar pessoas que começam a adoecer antes mesmo de apresentarem sintomas, possibilitando intervenções precoces que evitem hospitalizações. O coração humano, com suas quatro câmaras, funciona em sincronia rítmica. Problemas na pressão do átrio esquerdo podem levar a sintomas pulmonares e elevam a pressão no sistema vascular pulmonar.

Atualmente, o método padrão para medir a pressão atrial esquerda é a cateterização cardíaca direita, um procedimento invasivo. Stultz e sua equipe desenvolveram o Cardiac Hemodynamic AI monitoring System (CHAIS), uma rede neural profunda que analisa dados de ECG de um único sensor, permitindo monitoramento fora do ambiente hospitalar.

O sistema CHAIS mostrou-se tão eficaz quanto a cateterização, oferecendo uma alternativa não invasiva. Aaron Aguirre, cardiologista no MGH, destaca a importância dessa tecnologia para monitorar a pressão atrial esquerda e otimizar tratamentos para pacientes com insuficiência cardíaca.

Impacto futuro e acessibilidade

O uso do CHAIS pode ajudar a selecionar pacientes que se beneficiariam de testes mais invasivos, além de permitir o monitoramento contínuo de pacientes com doenças cardíacas. Stultz acredita que a inteligência artificial na saúde pode oferecer cuidados de ponta a todos, independentemente de sua condição socioeconômica. A equipe do MIT continua a realizar testes clínicos com essa tecnologia promissora.