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IA pode identificar AVC com o dobro de precisão, mostra estudo

O software se mostrou capaz de estimar o tempo cronológico do derrame, além de estimar a idade biológica das lesões, o que ajuda no tratamento

por CNN
20/12/2024
em Saúde
Tempo de leitura: 3 minutos
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Novo software de IA ajuda a identificar AVC com mais precisão e estimar quando o derrame aconteceu • Foto: Andriy Onufriyenko/Getty Images

Novo software de IA ajuda a identificar AVC com mais precisão e estimar quando o derrame aconteceu • Foto: Andriy Onufriyenko/Getty Images

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Um novo modelo de inteligência artificial (IA) pode identificar com mais precisão quando um acidente vascular cerebral (AVC) aconteceu e ajudar os médicos a como realizar o tratamento com sucesso. A novidade foi publicada na revista científica NPJ Digital Medicine, da Nature, no início de dezembro.

O software de IA foi desenvolvido por pesquisadores do Imperial College London, da Technical University of Munich e da Edinburgh University — no Reino Unido, Alemanha e Escócia, respectivamente. Seu principal diferencial é identificar o momento de início do AVC e se o dano pode ser revertido, duas etapas difíceis na avaliação de pessoas que sofreram derrame.

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Segundo o estudo, o software foi considerado duas vezes mais preciso que o método atual, que consiste em uma varredura por um profissional médico, que considera o quão escura uma área do AVC aparece em tomografias computadorizadas do cérebro.

Um AVC acontece quando os vasos sanguíneos do cérebro entopem ou se rompem, provocando a paralisia da área cerebral que ficou sem circulação sanguínea. Existem dois tipos de AVC: o hemorrágico, que ocorre quando há rompimento de um vaso cerebral, provocando hemorragia; e o isquêmico, que ocorre quando há obstrução de uma artéria.

Quando um AVC acontece, as células cerebrais começam a morrer rapidamente e, conforme o tempo passa, alguns tratamentos se tornam ineficazes. Porém, um dos grandes desafios da medicina é identificar com precisão quando o derrame aconteceu, já que todos os cérebros são únicos.Play Video

“Para a maioria dos derrames causados ​​por um coágulo sanguíneo, se um paciente estiver dentro de 4,5 horas do derrame acontecer, ele ou ela é elegível para tratamentos médicos e cirúrgicos. Até seis horas, o paciente também é elegível para um tratamento cirúrgico, mas após esse ponto de tempo, decidir se esses tratamentos podem ser benéficos se torna complicado, pois mais casos se tornam irreversíveis. Portanto, é essencial que os médicos saibam tanto o tempo de início quanto se um derrame pode ser revertido”, explica Paul Bentley, do Departamento de Ciências Cerebrais do Imperial, em comunicado.

Como a IA funciona?

O algoritmo de IA foi treinado em um conjunto de dados de 800 exames cerebrais onde o tempo do AVC era conhecido. Além de extrair automaticamente a área relevante do exame cerebral, o algoritmo lê e analisa as lesões identificadas, produzindo uma estimativa de tempo.

A IA foi testada em quase 2 mil pacientes, e os pesquisadores descobriram que o software era duas vezes mais preciso do que o método visual padrão. Eles acreditam que isso acontece porque ele inclui recursos adicionais nas varreduras, como textura, e considera variações dentro da lesão e do fundo.

O software, além de se mostrar capaz de estimar o tempo cronológico do derrame, também conseguiu estimar a idade biológica das lesões, indicando se podem ser reversíveis ou não.

“Ter essas informações na ponta dos dedos ajudará os médicos a tomar decisões de emergência sobre quais tratamentos devem ser realizados em pacientes com AVC. Nosso software não só é duas vezes mais preciso na leitura de tempo do que as melhores práticas atuais, mas também pode ser totalmente automatizado quando um AVC se torna visível em uma varredura”, explica Bentley.

“Estimamos que até 50% mais pacientes com AVC poderiam ser tratados apropriadamente com tratamentos por causa do nosso método. Nosso objetivo é implementar nosso software no NHS, possivelmente integrando-o com software analítico de IA existente que já está em uso em Trusts hospitalares”, completa Adam Marcus, autor principal do estudo.

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