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Sistema prevê risco de infarto e AVC por meio de foto da retina

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Do VivaBem

12/03/2018 15h48

Parece mais um episódio da série Black Mirror, mas um novo sistema desenvolvido pelo Google AI e pela empresa Verily Life Sciences pode prever se uma pessoa provavelmente sofrerá um problema cardiovascular, como um infarto ou um acidente vascular cerebral (AVC), dentro de cinco anos, com base em uma foto de sua retina.

Chamado de AI, o programa foi analisado por um estudo publicado recentemente na revista Nature Biomedical Engineering e até agora as previsões funcionam tão bem quanto os métodos atualmente utilizados.

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O fato de a doença cardiovascular ser detectada na retina não é uma surpresa. Os médicos geralmente observam condições médicas, incluindo diabetes, hipertensão, colesterol alto e alguns tipos de câncer em exames oculares. Para imitar essa habilidade, os pesquisadores treinaram o software AI para identificar os riscos cardiovasculares por meio de imagens do fundo do olho —fotos que mostram os vasos sanguíneos da aréa — e dados de saúde de 284.335 pacientes.

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Com base em imagens da retina, o algoritmo pode pode prever se um paciente sofrerá de infarto ou AVC dentro de cinco anos
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Os fatores de risco conhecidos para doenças cardiovasculares incluem idade, pressão arterial e gênero. Com base em uma análise do olho, o algoritmo foi capaz de prever a idade de uma pessoa, status de tabagismo com 71% de precisão e pressão arterial.

Como o algoritmo foi tão eficaz na avaliação desses fatores, os pesquisadores decidiram ver o quão bem ele poderia prever um problema cardíaco mais grave. Eles usaram dados de um conjunto de 150 pacientes que sofreram grandes eventos cardiovasculares dentro de cinco anos. Quando os pesquisadores apresentaram ao algoritmo duas imagens de retina, ele previu a varredura correta 70% do tempo.

Segundo o estudo publicado na Nature, o calculador europeu atualmente usado para prever o risco de doenças cardiovasculares, que requer um exame de sangue, prevê a varredura correta em 72% dos casos do mesmo conjunto de dados.

Agora, os pesquisadores pretendem prosseguir com os estudos para um dia levar o novo algoritmo a exames da vida real.

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