IA identifica risco cardiovascular em mamografias de rotina
Estudo revela que modelo de inteligência artificial consegue detectar sinais de doenças cardíacas e AVC através da análise de mamografias.
Pontos principais
- Pesquisadores treinaram um modelo de deep learning com quase 100 mil imagens de mamografias.
- A ferramenta identifica hipertensão, doença cardíaca isquêmica e histórico de AVC.
- O desempenho do modelo atingiu métricas AUROC entre 0,78 e 0,86 nas condições testadas.
- A tecnologia permite triagem precoce sem a necessidade de exames adicionais para as pacientes.
- Especialistas indicam que a ferramenta ainda requer validação clínica antes de ser adotada.
Uma nova pesquisa apresentada no Congresso da Sociedade Europeia de Cardiologia demonstrou o potencial da inteligência artificial para identificar riscos cardiovasculares durante exames de rotina. Ao analisar mamografias, um modelo de deep learning treinado com cerca de 100 mil imagens foi capaz de detectar sinais de hipertensão, doença cardíaca isquêmica e histórico de AVC. Com métricas de desempenho AUROC variando entre 0,78 e 0,86, a tecnologia oferece uma oportunidade promissora para o diagnóstico precoce em mulheres, utilizando dados já disponíveis sem a necessidade de procedimentos extras. Embora os resultados sejam significativos para a medicina preventiva, especialistas alertam que a ferramenta ainda necessita de validação adicional em ensaios clínicos antes de ser integrada à prática médica cotidiana. O avanço destaca como o uso de machine learning pode transformar exames de imagem em ferramentas de triagem mais abrangentes para a saúde pública.
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