20/10/2015 09h02
- Atualizado em
20/10/2015 09h02
Cientistas usam inteligência artificial para diagnosticar doenças cardíacas
Análise de som separa casos de sopro do coração patológicos dos inocentes.
Técnica criada na Suécia pode evitar uso desenecessário de ecocardiograma.
Cientistas estão usando técnicas derivadas da robótica e da
inteligência artificial para examinar pacientes com um sintoma
importante de problemas cardíacos, o sopro no coração.
Os sopros, que são sons anormais detectáveis por estetoscópios, são importantes para detectar doenças como a estenose aórtica, mas em muitos casos não chegam a ser patológicos.
Para tentar separar os casos que requerem atendimento médico daqueles nos quais não há doença associada, pesquisadores analisam o padrão das ondas sonoras gravadas via estetoscópio, e obtém sucesso em muitos casos.
Em algumas situações, por exemplo, quando o caso de estenose é moderado, é difícil chegar a uma conclusão. Mesmo usando gravadores sensíveis a sons a inaudíveis pelo ouvido humano, muitas vezes é difícil identificar os padrões gerados por doenças.
"Como resultado disso, o número de casos encaminhados a hospitais para ecocardiogramas é grande (cerca de 70%), mostrando o fato de que a precisão do exame de auscultação convencional é inadequado", escreve Arash Gharehbaghi, pesquisador da Universidade de Linköping, na Suécia, autor do novo estudo.
Para tentar aprimorar os exames de fonocardiograma, baseados nos sons do coração, o cientista começou a processar os dados colhidos pelo aparelho por programas de computador. A ideia, já explorada por outros pesquisadores, era encontrar padrões capazes de separar os casos inocentes de sopro daqueles patológicos.
Aprendizagem de máquina
Aprimorando um método de ciência da computação conhecido como "máquina de vetores de suporte", Grarehbaghi conseguiu desenvolver e validar um método para separar casos patológicos de estenose dos saudáveis analisando apenas sons.
Usando a estratégia da aprendizagem de máquina, a criação de programas de computador capazes de aprender com a análise cumulativa de dados, o cientista conseguiu fazer com que o fonocardiograma separasse os casos em questão com 87% de precisão.
A ideia, diz o pesquisador, não é produzir um diagnóstico apenas a partir daí, mas economizar tempo com os casos mais fáceis de dispensar. O resultado do trabalho está em um estudo publicado na revista científica "Medical Engineering and Physics".
"Como o encaminhamento de pacientes saudáveis para hospitais ainda é grande em razão do sopro inocente, uma abordagem barata e não invasiva para separar sopros inocentes dos patológicos poderia reduzir substancialmente os gastos médicos e o estresse desnecessário", escreve o pesquisador.
Os sopros, que são sons anormais detectáveis por estetoscópios, são importantes para detectar doenças como a estenose aórtica, mas em muitos casos não chegam a ser patológicos.
Para tentar separar os casos que requerem atendimento médico daqueles nos quais não há doença associada, pesquisadores analisam o padrão das ondas sonoras gravadas via estetoscópio, e obtém sucesso em muitos casos.
Em algumas situações, por exemplo, quando o caso de estenose é moderado, é difícil chegar a uma conclusão. Mesmo usando gravadores sensíveis a sons a inaudíveis pelo ouvido humano, muitas vezes é difícil identificar os padrões gerados por doenças.
"Como resultado disso, o número de casos encaminhados a hospitais para ecocardiogramas é grande (cerca de 70%), mostrando o fato de que a precisão do exame de auscultação convencional é inadequado", escreve Arash Gharehbaghi, pesquisador da Universidade de Linköping, na Suécia, autor do novo estudo.
Para tentar aprimorar os exames de fonocardiograma, baseados nos sons do coração, o cientista começou a processar os dados colhidos pelo aparelho por programas de computador. A ideia, já explorada por outros pesquisadores, era encontrar padrões capazes de separar os casos inocentes de sopro daqueles patológicos.
Aprendizagem de máquina
Aprimorando um método de ciência da computação conhecido como "máquina de vetores de suporte", Grarehbaghi conseguiu desenvolver e validar um método para separar casos patológicos de estenose dos saudáveis analisando apenas sons.
Usando a estratégia da aprendizagem de máquina, a criação de programas de computador capazes de aprender com a análise cumulativa de dados, o cientista conseguiu fazer com que o fonocardiograma separasse os casos em questão com 87% de precisão.
A ideia, diz o pesquisador, não é produzir um diagnóstico apenas a partir daí, mas economizar tempo com os casos mais fáceis de dispensar. O resultado do trabalho está em um estudo publicado na revista científica "Medical Engineering and Physics".
"Como o encaminhamento de pacientes saudáveis para hospitais ainda é grande em razão do sopro inocente, uma abordagem barata e não invasiva para separar sopros inocentes dos patológicos poderia reduzir substancialmente os gastos médicos e o estresse desnecessário", escreve o pesquisador.
Fonte: http://g1.globo.com/bemestar/noticia/2015/10/cientistas-usam-inteligencia-artificial-para-diagnosticar-doencas-cardiacas.html
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