Não há garantia para prevenir o derrame, mas uma alimentação saudável, exercícios e check-ups médicos regulares são muito úteis. Agora parece que podemos reduzir ainda mais os riscos de AVC com a ciência da computação.
Dois alunos do mestrado Technion em Israel escreveram um algoritmo de aprendizado de máquina que pode prever com precisão se uma pessoa desenvolverá fibrilação atrial de ritmo cardíaco irregular (AFib) – uma condição que causa um em cada sete acidentes vasculares cerebrais.
Trabalhando sob a supervisão do Professor Assistente Joachim A. Behar, chefe do Laboratório de Inteligência Artificial em Medicina, Shany Biton e Sheina Gendelman acessaram mais de um milhão de registros de ECG de mais de 400.000 pacientes. Eles então treinaram uma rede neural profunda, um subcampo da IA que lida com algoritmos inspirados no cérebro, para capturar padrões que predizem AFib em cinco anos para pacientes que não foram diagnosticados.
O modelo de aprendizado de máquina resultante previu o desenvolvimento do risco de AFib em 60% dos casos. Apenas 5% dos identificados como de risco não desenvolveram a doença. O novo algoritmo pode salvar inúmeras vidas, notificando os pacientes sobre seus riscos a tempo de fazer mudanças no estilo de vida que podem atrasar ou evitar a doença. O diagnóstico precoce também leva ao monitoramento regular e acompanhamento com cardiologistas.
O estudo foi conduzido em colaboração com Antônio Ribeiro da Universidade de Uppsala, Suécia, e Gabriela Miana, Carla Moreira, Antonio Luiz Ribeiro da Universidade Federal de Minas Gerais.
“Não pretendemos substituir o médico humano. Não achamos que isso seria desejável ”, disse o Prof. Behar. “Mas queremos colocar melhores ferramentas de apoio à decisão nas mãos dos médicos.”
O estudo foi publicado no European Heart Journal – Digital Health.