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Os cientistas da Universidade Metropolitana de Osaka desenvolveram um modelo de IA que estima com precisão a idade de um paciente, usando radiografias de tórax de indivíduos saudáveis coletados em várias instalações. Além disso, eles encontraram uma relação positiva entre as diferenças nas idades cronológicas e estimadas pelo IA e uma variedade de doenças crônicas, como hipertensão, hiperuricemia e doença pulmonar obstrutiva crônica. No futuro, espera-se que os biomarcadores de IA sejam desenvolvidos para prever a expectativa de vida, estimar a gravidade de doenças crônicas e prever riscos relacionados à cirurgia.
E se “aparentar a sua idade” não se referir ao seu rosto, mas ao seu peito? Os cientistas da Universidade Metropolitana de Osaka desenvolveram um modelo avançado de inteligência artificial (IA) que utiliza radiografias de tórax para estimar com precisão a idade cronológica de um paciente. Mais importante, quando há disparidade, pode sinalizar uma correlação com doenças crônicas. Essas descobertas marcam um salto na imagiologia médica, abrindo caminho para uma melhor detecção e intervenção precoce de doenças. Os resultados serão publicados em The Lancet Longevidade Saudável.
A equipe de pesquisa, liderada pelo estudante de pós-graduação Yasuhito Mitsuyama e pelo Dr. Daiju Ueda, do Departamento de Diagnóstico e Radiologia Intervencionista da Escola de Pós-Graduação em Medicina da Universidade Metropolitana de Osaka, construiu pela primeira vez um modelo de IA baseado em aprendizado profundo para estimar a idade a partir de radiografias de tórax de indivíduos saudáveis. Eles então aplicaram o modelo a radiografias de pacientes com doenças conhecidas para analisar a relação entre a idade estimada pela IA e cada doença. Dado que a IA treinada em um único conjunto de dados é propensa a superajuste, os pesquisadores coletaram dados de várias instituições.
Para o desenvolvimento, treinamento, teste interno e externo do modelo de IA para estimativa de idade, um total de 67.099 radiografias de tórax foram obtidas entre 2008 e 2021 de 36.051 indivíduos saudáveis que realizaram exames de saúde em três instituições. O modelo desenvolvido mostrou um coeficiente de correlação de 0,95 entre a idade estimada pelo IA e a idade cronológica. Geralmente, um coeficiente de correlação de 0,9 ou superior é considerado muito forte.
Para validar a utilidade da idade estimada por IA usando radiografias de tórax como biomarcador, foram compiladas 34.197 radiografias de tórax adicionais de 34.197 pacientes com doenças conhecidas de duas outras instituições. Os resultados revelaram que a diferença entre a idade estimada pela AI e a idade cronológica do paciente foi positivamente correlacionada com uma variedade de doenças crônicas, como hipertensão, hiperuricemia e doença pulmonar obstrutiva crônica. Ou seja, quanto maior a idade estimada pelo IA em relação à idade cronológica, maior a probabilidade de os indivíduos apresentarem essas doenças.
“A idade cronológica é um dos fatores mais críticos na medicina”, afirmou o Sr. Mitsuyama. “Nossos resultados sugerem que a idade aparente baseada na radiografia de tórax pode refletir com precisão as condições de saúde além da idade cronológica. Nosso objetivo é desenvolver ainda mais esta pesquisa e aplicá-la para estimar a gravidade de doenças crônicas, prever a expectativa de vida e prever possíveis complicações cirúrgicas. “
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