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MADRID 2 jul. (EUROPA PRESS) -
Um grupo de pesquisa da Universidade Metropolitana de Osaka (Japão) desenvolveu um modelo de inteligência artificial (IA) que pode detectar a presença de doença hepática gordurosa a partir de imagens de raios X do tórax.
Atualmente, os exames para diagnosticar a doença hepática gordurosa incluem ultrassom, tomografia computadorizada e ressonância magnética, que exigem equipamentos e instalações especializadas e de alto custo. Em contrapartida, as radiografias de tórax são mais baratas, exigem baixa exposição à radiação e são realizadas com mais frequência, principalmente para examinar a condição dos pulmões e do coração, mas também capturam parte do fígado, o que pode detectar sinais de doença hepática gordurosa.
Nesse sentido, o grupo de pesquisadores liderado pelo professor associado Sawako Uchida-Kobayashi e pelo professor associado Daiju Ueda da Faculdade de Medicina da Universidade Metropolitana de Osaka utilizou 6.599 radiografias de tórax com dados de 4.414 pacientes que foram submetidos a exames de parâmetro de atenuação controlada (CAP), uma técnica não invasiva utilizada para medir a quantidade de gordura no fígado.
Durante o curso do estudo, todos os pacientes foram diagnosticados com esteatose hepática com base no valor do CAP. Em seguida, eles foram divididos aleatoriamente em conjuntos de treinamento, ajuste e teste interno e conjuntos de teste externo. Por fim, um modelo baseado em aprendizagem profunda para classificar a esteatose hepática usando radiografias de tórax foi treinado, ajustado e avaliado.
Assim, o desempenho foi avaliado usando a área sob a curva (AUC), que verificou a alta precisão do modelo de IA, com um resultado entre 0,82 e 0,83.
"O desenvolvimento de métodos de diagnóstico de raios X de tórax facilmente disponíveis e econômicos tem o potencial de melhorar a detecção de fígado gorduroso. Esperamos que ele possa ser aplicado na prática no futuro", diz Uchida-Kobayashi, líder da pesquisa.
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