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MADRID 2 abr. (EUROPA PRESS) -
Pesquisadores da Universidade Politécnica de Madri (UPM) e do Centro Nacional de Pesquisa Cardiovascular (CNIC) desenvolveram um sistema baseado em inteligência artificial (IA) que reconhece automaticamente doenças cardíacas em tempo real, o que ajudará os cardiologistas no diagnóstico e no desenvolvimento de tratamentos mais personalizados e eficazes.
Conforme explicou a UPM em um comunicado, esse sistema funciona a partir de imagens de ecocardiografia e tem como objetivo contribuir para a redução da mortalidade por doenças cardiovasculares, que atualmente são a principal causa de morte no mundo.
O trabalho, publicado na revista 'Expert Systems with Applications', desenvolveu um novo procedimento para criar um grande banco de dados a partir de diferentes fontes de imagens de ecocardiografia com diagnósticos cardíacos fornecidos por especialistas.
Usando métodos de aprendizagem profunda, o sistema proposto pode estimar automaticamente, em tempo real, o status cardíaco do paciente a partir das sequências de vídeo de ecocardiografia coletadas no banco de dados, sem a necessidade de intervenção profissional.
Essa pesquisa faz parte dos projetos 'DigiHeart' e 'CardioAging', desenvolvidos pela UPM em conjunto com o CNIC com o objetivo de implementar novas ferramentas para a detecção precoce de doenças cardiovasculares. Por meio desses projetos, foram criadas e testadas tecnologias que combinam redes neurais e técnicas de decomposição modal para a análise de imagens médicas de ecocardiogramas e o reconhecimento em tempo real de patologias cardíacas.
"Com o aumento da taxa de pacientes cardíacos e, portanto, da quantidade de dados para análise, há uma grande pressão no setor de saúde para desenvolver sistemas de reconhecimento precoce e eficiente de doenças cardíacas. Esse reconhecimento é dispendioso em termos de tempo, esforço e requer recursos e conhecimento de cardiologistas especializados", diz o pesquisador de pós-doutorado Andrés Bell Navas, que está envolvido nesses projetos.
Bell explicou que a equipe continuará trabalhando no desenvolvimento de métodos que aproveitem os últimos avanços em IA para o diagnóstico e prognóstico de doenças cardíacas, a fim de extrair padrões característicos de várias patologias desse tipo. "Dessa forma, poderemos entender melhor essas doenças, prever a evolução da condição cardíaca de um paciente e reconhecer as patologias cardíacas da maneira mais eficaz e no estágio mais precoce possível", disse ele.
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