Doença cardíaca pode ser detectada com o novo algoritmo que analisa selfies

Um novo algoritmo baseado em imagens usa inteligência artificial (IA) para analisar as selfies de uma pessoa para detectar e determinar a possibilidade de ter uma doença cardíaca relacionada. Consultas iniciais e check-ups podem ser simplificados para pacientes com doenças cardíacas porque a IA pode fornecer uma avaliação preliminar para determinar a próxima etapa.

Um grupo de pesquisadores chineses descobriu uma maneira de criar um algoritmo de aprendizado profundo com o objetivo de analisar a fotografia facial de uma pessoa e detectar se há sinais de progressão de doença cardíaca.

A Sociedade Europeia de Cardiologia publicou recentemente um comunicado de imprensa que elabora mais sobre o trabalho dos pesquisadores chineses para determinar as doenças cardíacas. ‘Selfies’ agora podem ser usados ​​como um meio e meios para uma análise simples e barata de uma possível doença do coração humano.

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A ferramenta de triagem desenvolvida para doenças cardíacas requer quatro fotografias de um paciente para análise e avaliações iniciais. Isso minimiza a necessidade de dar outros passos para conhecer uma doença ou enfermidade por dentro.

“Nosso objetivo final é desenvolver um aplicativo auto-relatado para comunidades de alto risco para avaliar o risco de doenças cardíacas antes de visitar uma clínica.” disse o professor Zhe Zhang, pesquisador-chefe da AI, vice-diretor do Centro Nacional de Doenças Cardiovasculares e vice-presidente do Hospital Fuwai, Academia Chinesa de Ciências Médicas, Pequim, República Popular da China.

Os pesquisadores observam que o algoritmo está atualmente em estágio de desenvolvimento, com atualizações e testes precisando ser feitos para grupos maiores de diferentes etnias.

Desenvolvimento do Algoritmo ‘Selfie’

Os cientistas tiraram proveito de fatores específicos que relacionam as características faciais a sinais e indicações de que uma pessoa está passando por uma doença no coração. Os sintomas que eles estão observando incluem cabelos grisalhos ou ralos, rugas, prega do lóbulo da orelha, xantelasmata (pequenos depósitos amarelos de colesterol que são mostrados sob a pele geralmente encontrados nas pálpebras) e arcus córnea (depósitos de gordura e colesterol que aparecem anéis opacos brancos, acinzentados ou azuis nas bordas externas da córnea de uma pessoa).

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O estudo foi conceituado em 2017, onde cientistas reuniram 5.796 pacientes de oito hospitais da China divididos em Treinamento (5.216 pacientes ou 90%) e Validação (580 pacientes ou 10%). Seus dados demográficos e registros de saúde também foram obtidos para o processamento de dados do algoritmo, imagens de angiografia de raios-X dos pacientes e até mesmo as quatro fotos que as enfermeiras tiraram para referência.

O professor Xiang-Yang Ji afirmou que os registros dos pacientes não contribuíram para o desempenho do algoritmo, dizendo que as fotos eram suficientes.

O algoritmo superou os métodos de detecção de doenças cardíacas atualmente usados, como o modelo Diamond-Forrester e o escore clínico do consórcio CAD. Os pesquisadores foram capazes de detectar 80 por cento das doenças cardíacas com precisão com o grupo de controle de validação, e 61 por cento entre aqueles sem condições presentes.

O grupo de teste do algoritmo possui sensibilidade de 80% e especificidade de 54%.

Algoritmo ‘Selfie’ para doença arterial coronariana

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O algoritmo é focado principalmente na detecção de doença arterial coronariana ou DAC, a forma mais comum de doença cardíaca conhecida pelo homem. O DAC é atualmente a principal causa de morte entre cidadãos americanos, tanto em homens quanto em mulheres.

Esta doença resulta do endurecimento das artérias que impedem a circulação do sangue de fluir para o músculo cardíaco e para o resto do corpo. O acúmulo de colesterol e placa bacteriana causa principalmente esta doença dentro das artérias e interrompe o fluxo correto de sangue de dentro para fora.

DAC é uma doença que pode enfraquecer o músculo cardíaco e até mesmo causar sua falha.

Traduzido e adaptado por equipe Ktudo

Fonte: Tech Times