*Foto: Reprodução/Universidade de Leeds

Por redação AIoT Brasil

Cientistas da Universidade de Leeds e do Leeds Teaching Hospitals NHS Trust, na Inglaterra, estão desenvolvendo uma ferramenta que utiliza inteligência artificial e aprendizado de máquina para detectar o risco de doenças cardíacas ocultas antes mesmo do aparecimento de sintomas. Denominado Find-AF, o estudo envolveu a participação de 2 mil pessoas, com o objetivo de identificar a possibilidade de ocorrência de fibrilação atrial, um ritmo cardíaco anormal que aumenta em cinco vezes a possibilidade de ocorrência de problemas fatais no coração.

De acordo com Chris Gale, professor de medicina cardiovascular na Universidade de Leeds e líder do estudo, com muita frequência, o primeiro sinal de que alguém está vivendo com fibrilação atrial não diagnosticada é um infarto ou um derrame. “Isso pode ser devastador para os pacientes e suas famílias, mudando suas vidas em um instante. O problema também implica um alto custo para os serviços de saúde e assistência social, que poderia ter sido evitado se a condição tivesse sido identificada e tratada mais cedo”, explicou.

Para a realização do estudo, o algoritmo foi aplicado em vários consultórios da região, e pessoas identificadas como em risco de fibrilação atrial receberam testes e uma máquina de eletrocardiograma portátil, para a medição do ritmo cardíaco. Esse grupo fez duas leituras por dia durante quatro semanas, e quando havia sinais de fibrilação o paciente era encaminhado ao médico para discutir as opções de tratamento.

Ramesh Nadarajah, professor de cardiologia no Leeds Teaching Hospitals NHS Trust, explicou: “Os dados dos pacientes são coletados em cada interação que eles têm com o hospital e apresentam enorme potencial para tornar mais fáceis e eficientes a identificação precoce e o teste de condições como fibrilação atrial. Esse estudo poderá ser a plataforma de lançamento de um teste nacional maior para determinar se nosso algoritmo pode se tornar parte da prática clínica diária. Por fim, esperamos que essa abordagem leve a um aumento no número de pessoas diagnosticadas com fibrilação atrial em um estágio inicial”.

A diretora médica da British Heart Foundation, Sonya Babu-Narayan, acrescentou: “Ao aproveitar o poder dos dados de saúde coletados rotineiramente e algoritmos de previsão, essa pesquisa oferece uma oportunidade real de identificar mais pessoas que correm risco de fibrilação atrial e que podem se beneficiar do tratamento para reduzir o risco de um problema devastador”.