Dados do Trabalho

Título

Utilização da IA na detecção de fatores de risco para predição de doenças cardiovasculares

Objetivo

O objetivo desta revisão é identificar o uso da Inteligência Artificial (IA) na detecção de fatores de risco para predição de doenças cardiovasculares.

Métodos

Trata-se de revisão narrativa de literatura, realizada a partir da busca na base de dados PubMed, utilizando os descritores MeSH: ‘’cardiovascular’’, ‘’artificial intelligence’’ e “cardiovascular risks”, empregando o operador booleano ‘’AND’’. Os critérios de inclusão deram-se por estudos de revisão, revisão sistemática e metanálise que foram publicados nos últimos 5 anos no idioma português e inglês com texto completo. Os critérios de exclusão foram artigos duplicados e estudos fora do escopo.

Resultados

Encontrou-se um total de 355 artigos, os quais passaram por uma exclusão manual pela leitura prévia do título e do resumo, sobrando 32 artigos. Por fim, analisando os textos na íntegra, restaram 23 artigos para a síntese final do trabalho. Identificou-se, a partir da literatura, que os principais ramos da IA aplicados na medicina cardiovascular incluem aprendizado de máquina, aprendizado profundo e redes neurais convolucionais. Essas tecnologias são empregadas na análise de imagens de Tomografia Computadorizada, Ressonância Magnética e Radiografia de tórax, aprimorando sua qualidade e oferecendo mecanismos para a interpretação de riscos com maior eficiência. Isso inclui a capacidade de identificar a função cardiovascular por meio da análise da fração de ejeção, quantificar o grau de aterosclerose e calcificação das artérias coronárias, segmentar e medir o tecido adiposo pericárdico, epicárdico e pericoronário, além de analisar imagens de retina para detectar hipertensão arterial e outros fatores.
Outra aplicação importante da IA se dá pela interpretação do eletrocardiograma (ECG), identificando padrões de arritmias com maior acurácia.
Por fim, os fatores de riscos genômicos, como polimorfismos de nucleotídeo único, e fatores clínicos, como históricos pessoal e familiar positivos para obesidade e para síndrome metabólica (Diabetes Mellitus, Hipertensão Arterial, Dislipidemia), podem ser detectados por essas tecnologias, o que possibilita prever o desenvolvimento de doenças cardiovasculares com maior precisão e antecedência.

Conclusão

Conclui-se que a Inteligência Artificial é promissora na análise de imagens e processamento de dados que sinalizam possíveis riscos cardiovasculares, sendo capaz de uma previsão mais precisa e precoce, impactando na redução das adversidades dessas doenças.

Palavras Chave

Doenças Cardiovasculares; Fator de Risco; Inteligência Artificial; sistema cardiovascular