A cardiopatia hipertrófica é a doença cardíaca de origem genética mais comum, causando engrossamento e endurecimento dos músculos do coração, o que reduz a capacidade do órgão de bombear sangue. Pacientes afetados precisam monitorar o estado do coração periodicamente. Atualmente, este monitoramento é feito por exames de imagem com ressonância magnética e a aplicação intravenosa de contraste. Entretanto, alguns pacientes apresentam alergia ao contraste; outros, com problemas renais, também não podem recebê-lo. O uso de contraste também implica em um custo maior, os exames são mais demorados para que o equipamento capture os sinais desejados, e deve haver um médico presente para atender qualquer reação indesejada.
Mas um método apresentado por pesquisadores da Universidade da Virgínia promete facilitar o procedimento. Os cientistas usaram um sistema de inteligência artificial chamado de Melhoramento Nativo Virtual (VNE, Virtual Native Enhancement) para produzir imagens igualmente úteis ao diagnóstico, mas sem o uso de contraste. A tecnologia combina múltiplas saídas de redes convolucionais que processam as imagens produzidas por ressonância tradicional, para integrar os dados que são alimentados a uma rede neural geradora, a qual constrói as imagens finais. A abordagem foi testada com mais de 4000 imagens de cerca de 1300 pacientes, cujos resultados foram avaliados por especialistas humanos. Os especialistas julgaram que as imagens produzidas pelo novo método eram melhores que as imagens tradicionais. Para a caracterização das lesões cardíacas, a concordância entre os dois métodos ficou na faixa de 75%, indicando uma boa convergência.
Para os pacientes com cardiopatia, a nova tecnologia deve permitir a realização mais frequente e mais rápida do exame, o que é fundamental para o acompanhamento adequado de seu estado de saúde. Os pesquisadores acreditam que o método pode servir também para o monitoramento de outras condições cardíacas, ampliando as potenciais aplicações da inteligência artificial desenvolvida.
