Uma pesquisa feita na Universidade de Leicester revelou que os métodos de machine learning podem aprimorar a avaliação de risco e a recomendação de tratamento para pacientes que sofreram um ataque cardíaco.
Contexto da pesquisa
O estudo, coordenado por especialistas da Universidade de Leicester, demonstrou como a inteligência artificial pode oferecer previsões mais precisas sobre o cuidado de pacientes com síndrome coronariana aguda não-ST (NSTE-ACS). Tradicionalmente, os médicos utilizam o escore GRACE para estimar o risco de morte ou de novos eventos cardiovasculares, mas esse método é limitado em sua capacidade de captar a complexidade dos casos.
Método proposto
O novo modelo, chamado de GRACE 3.0, é uma ferramenta de avaliação de risco baseada em IA que analisa nove variáveis comuns: idade, sexo, frequência cardíaca, pressão arterial sistólica, nível de troponina, desvio ST, nível de creatinina, ocorrência de parada cardíaca e sintomas de insuficiência cardíaca. A abordagem permite prever a mortalidade durante a internação e em um ano após o evento.
Resultados e impacto
“O GRACE 3.0 representa a próxima evolução do escore GRACE, trazendo métodos de IA para uma das ferramentas de risco mais utilizadas na cardiologia.”
(“GRACE 3.0 represents the next evolution of the GRACE score, bringing AI methods into one of the most widely used risk tools in cardiology.”)— Dr. Florian Wenzl, Honorary Fellow, University of Leicester
O modelo foi treinado e validado externamente com dados de centenas de milhares de pacientes de vários países, proporcionando uma base de evidências robusta. Um dos principais avanços é que o GRACE 3.0 é específico para sexo e adaptado para pacientes com bloqueio parcial nas artérias coronárias, melhorando a precisão na previsibilidade dos benefícios de tratamentos invasivos como angioplastia.
“Esse novo escore ajuda a adaptar o tratamento para os pacientes, ao detectar melhor o risco futuro e, assim, orientar quais intervenções de saúde eles poderiam se beneficiar.”
(“This newly developed score helps tailor treatment for patients by better detecting future risk and therefore guiding which health interventions they would benefit from.”)— Professor David Adlam, Cardiologista Intervencionista, University of Leicester
O GRACE 3.0 está sendo cada vez mais incorporado em diretrizes internacionais e poderá guiar o design de futuros ensaios clínicos.
As implicações do uso da IA na cardiologia são vastas, especialmente no que diz respeito à personalização do tratamento e à melhoria da acurácia na previsão de riscos. Próximos passos incluem a expansão do uso do GRACE 3.0 na prática clínica global e a investigação de como suas capacidades podem ser aplicadas a diferentes tipos de condições cardíacas.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
