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A IA do Google mostra como os olhos podem revelar risco de ataque cardíaco
A doença cardiovascular é a principal causa de morte em todo o mundo e os pesquisadores sabem que fatores de estilo de vida, incluindo exercícios e dieta em combinação com fatores genéticos, idade, etnia e sexo, contribuem para isso.
A IA nos oferece o potencial para novos testes menos invasivos para a saúde do coração - prevendo resultados cardiovasculares a partir de imagens da retina com visão computacional - encorajando resultados iniciais. (Fonte: Arquivo de Foto) Saber o risco de um ataque cardíaco ou derrame pode se tornar tão simples quanto um teste de olho, já que os pesquisadores do Google e seu braço de tecnologia de saúde Verily descobriram que Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (ML) podem ajudar a identificar sinais cardíacos doenças através de imagens da retina.
A IA nos oferece o potencial para novos testes menos invasivos para a saúde do coração - prevendo resultados cardiovasculares a partir de imagens da retina com visão computacional - encorajando resultados iniciais !, disse o CEO do Google, Sundar Pichai, na terça-feira, referindo-se ao estudo em um tweet.
O estudo, publicado na revista Nature Biomedical Engineering, mostrou que o aprendizado profundo aplicado a uma imagem do fundo da retina, uma fotografia que inclui os vasos sanguíneos do olho, pode prever fatores de risco para doenças cardíacas - da pressão arterial ao tabagismo.
O algoritmo que os pesquisadores produziram pode até mesmo ajudar a prever a ocorrência de um evento cardiovascular importante no futuro em par com as medidas atuais, disse Michael McConnell, chefe de inovação em saúde cardiovascular da Verily em um blog.
A doença cardiovascular é a principal causa de morte em todo o mundo e os pesquisadores sabem que fatores de estilo de vida, incluindo exercícios e dieta em combinação com fatores genéticos, idade, etnia e sexo, contribuem para isso.
No entanto, eles não sabem exatamente como esses fatores se somam em um determinado indivíduo e, portanto, em alguns pacientes, torna-se essencial realizar testes sofisticados, como tomografias computadorizadas de cálcio coronariano, para ajudar a estratificar melhor o risco de um indivíduo de ter um ataque cardíaco ou acidente vascular cerebral e outros eventos cardiovasculares.
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Neste estudo, usando algoritmos de aprendizagem profunda treinados em dados de 284.335 pacientes, os pesquisadores foram capazes de prever fatores de risco cardiovascular a partir de imagens da retina com uma precisão surpreendentemente alta para pacientes de dois conjuntos de dados independentes de 12.026 e 999 pacientes.
O algoritmo pode distinguir as imagens da retina de um fumante daquelas de um não fumante 71 por cento das vezes, descobriu o estudo.
Além disso, enquanto os médicos normalmente podem distinguir entre as imagens da retina de pacientes com hipertensão grave e pacientes normais, nosso algoritmo poderia ir além para prever a pressão arterial sistólica dentro de 11 mmHg em média para pacientes em geral, incluindo aqueles com e sem hipertensão pressão, a co-autora do estudo Lily Peng, gerente de produto da equipe do Google Brain, disse.
Um dos aspectos interessantes deste estudo é a geração de 'mapas de atenção' para mostrar quais aspectos da retina mais contribuíram para o algoritmo, fornecendo assim uma janela para a 'caixa preta' frequentemente associada ao aprendizado de máquina, McConnell, que também é um co-autor do estudo, disse.
Isso pode dar aos médicos maior confiança no algoritmo e, potencialmente, fornecer novos insights sobre as características da retina não previamente associadas a fatores de risco cardiovascular ou risco futuro, disse McConnell.
As descobertas sugerem que uma imagem simples da retina pode um dia ajudar a entender a saúde dos vasos sanguíneos de um paciente, fundamental para a saúde cardiovascular.
Isso é promissor, mas pesquisas iniciais - mais trabalho deve ser feito para desenvolver e validar essas descobertas em coortes maiores de pacientes antes que isso chegue em um ambiente clínico, acrescentou McConnell.
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