Segundo a Okaz, pesquisadores americanos criaram um modelo de inteligência artificial capaz de prever riscos de doenças cardíacas anos antes do aparecimento de sintomas, analisando um eletrocardiograma de canal único registrado durante o sono. O Almashhad Al-Yemeni e oscene iemenita relataram que o estudo, apoiado pelo Instituto Nacional de Saúde dos EUA, utilizou dados de mais de 38 mil pacientes de três centros médicos norte-americanos.
Como o modelo foi treinado e testado
Segundo a Okaz, o treinamento do modelo utilizou registros de 15.809 pacientes do Hospital Geral de Massachusetts, em Boston.
O Almashhad Al-Yemeni acrescentou que os testes foram realizados em duas amostras independentes: 9.810 pacientes do Hospital Universitário de Emory, em Atlanta, e 12.576 do Centro Médico Beth Israel Deaconess, também em Boston.
Ambas as fontes destacaram que a análise empregou eletrocardiogramas de único canal e informações das fases do sono para desenvolver e validar a inteligência artificial.
Resultados e limitações
Segundo a Okaz, o modelo conseguiu classificar os pacientes em grupos de risco diferentes, mantendo sua eficácia mesmo após considerar fatores tradicionais como idade, sexo, obesidade, diabetes, hipertensão e distúrbios respiratórios.
A mesma fonte informa que a inclusão das estimativas de IA melhorou a precisão das previsões: de 4 a 6 pontos percentuais para fibrilação atrial, de 8 a 9 pontos para insuficiência cardíaca e de 4 a 7 pontos para morte por qualquer causa, segundo uma métrica estatística utilizada no estudo publicado na revista SLEEP.
Okaz ainda observa que a capacidade de prever infartos e acidentes vasculares cerebrais requer aprimoramento adicional.
O Almashhad Al-Yemeni destaca que os autores enfatizam a necessidade de mais pesquisas clínicas para comprovar a utilidade prática do modelo e seu impacto no cuidado dos pacientes.
Ambas as fontes citam o Dr. David Goff, diretor interino do Instituto Nacional do Coração, Pulmão e Sangue dos EUA, que afirmou que a abordagem pode ajudar a identificar pessoas em risco de doenças cardíacas antes dos sintomas clínicos, e o pesquisador Gary Clifford, da Escola de Medicina da Universidade de Emory, que vê potencial nos dados de sono para ações preventivas precoces.
