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Graças à inteligência artificial, em breve seremos capazes de prever nosso risco de desenvolver problemas graves de saúde mais tarde na vida, pressionando um botão.
A calcificação da aorta abdominal, ou AAC, é uma calcificação que pode se acumular dentro das paredes da aorta abdominal e prevê o risco de desenvolver eventos de doenças cardiovasculares, como ataques cardíacos e derrames.
Ele também prevê o risco de quedas, fraturas e demência tardia.
Convenientemente, varreduras comuns de densidade óssea usadas para detectar osteoporose também podem detectar AAC.
No entanto, são necessários leitores especializados altamente treinados para analisar as imagens, um processo que pode levar de 5 a 15 minutos por imagem.
Mas pesquisadores da Escola de Ciências e da Escola de Ciências Médicas e da Saúde da Universidade Edith Cowan (ECU) colaboraram para desenvolver um software que pode analisar varreduras muito, muito mais rapidamente: cerca de 60.000 imagens em um único dia.
O pesquisador e futuro líder da Heart Foundation, professor associado, Joshua Lewis, disse que esse aumento significativo na eficiência será crucial para o uso generalizado do AAC em pesquisas e para ajudar as pessoas a evitar o desenvolvimento de problemas de saúde mais tarde na vida.
“Como essas imagens e pontuações automatizadas podem ser adquiridas rápida e facilmente no momento do teste de densidade óssea, isso pode levar a novas abordagens no futuro para detecção precoce de doenças cardiovasculares e monitoramento de doenças durante a prática clínica de rotina”, disse ele.
Economizando MUITO tempo
Os resultados foram de uma colaboração internacional entre a ECU, a University of WA, a University of Minnesota, Southampton, a University of Manitoba, o Marcus Institute for Aging Research e a Hebrew SeniorLife Harvard Medical School. Verdadeiramente um esforço global multidisciplinar.
Embora não seja o primeiro algoritmo desenvolvido para avaliar a AAC a partir dessas imagens, o estudo é o maior de seu tipo, foi baseado nos modelos de máquinas de densidade óssea mais comumente usados e é o primeiro a ser testado em um cenário do mundo real usando imagens. tomadas como parte do teste de densidade óssea de rotina.
Ele viu mais de 5.000 imagens analisadas por especialistas e pelo software da equipe.
Depois de comparar os resultados, o especialista e o software chegaram à mesma conclusão para a extensão do AAC (baixo, moderado ou alto) 80% das vezes – um número impressionante, visto que era a primeira versão do software.
É importante ressaltar que apenas 3% das pessoas consideradas com altos níveis de AAC foram incorretamente diagnosticadas como tendo níveis baixos pelo software.
“Isso é notável, pois esses são os indivíduos com maior extensão da doença e maior risco de eventos cardiovasculares fatais e não fatais e mortalidade por todas as causas”, disse o professor Lewis.
“Embora ainda haja trabalho a fazer para melhorar a precisão do software em comparação com as leituras humanas, esses resultados são de nosso algoritmo da versão 1.0 e já melhoramos substancialmente os resultados com nossas versões mais recentes.
“A avaliação automatizada da presença e extensão de AAC com precisões semelhantes para especialistas em imagem oferece a possibilidade de triagem em larga escala para doenças cardiovasculares e outras condições – mesmo antes de alguém apresentar qualquer sintoma”.
“Isso permitirá que as pessoas em risco façam as mudanças necessárias no estilo de vida muito mais cedo e as coloque em um lugar melhor para serem mais saudáveis em seus últimos anos”.
A Heart Foundation forneceu financiamento para o projeto, graças à Bolsa de Liderança do Futuro de 2019 do Professor Lewis, que forneceu suporte para pesquisas durante um período de três anos.
‘Machine Learning for Abdominal Aortic Calcification Assessment from Bone Density Machine-Derived Lateral Spine Images’ foi publicado em eBioMedicine.
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