Pacientes portadores ou suspeitos de doenças do coração devem fazer exames regulares para evitar complicações e aumentar sua sobrevida. A probabilidade de morte em 10 anos é um score geralmente utilizado para que os médicos possam sugerir medidas preventivas, como alterações de alimentação, medicação ou na rotina de exercícios. Atualmente, este score é calculado levando em consideração apenas os exames clínicos do paciente, mas esta metodologia fornece um quadro incompleto. Exames de imagens podem melhorar o prognóstico, mas não é trivial incorporá-los aos métodos existentes.
Para retirar o máximo de informação possível dos exames mais modernos, pesquisadores do Hospital Johns Hopkins, nos Estados Unidos, recorreram à inteligência artificial. Eles escolheram um exame de ressonância magnética que mede o stress cardíaco, que no caso é induzido pela injeção de uma droga que simula o efeito de exercícios, permitindo que o órgão seja visualizado em tempo real enquanto o paciente está parado na máquina. O estudo contou com mais de 31 mil participantes, alistados entre 2008 e 2018 após relatar dores no peito, falta de ar ou alto risco de doença cardiovascular. Cada paciente forneceu 23 parâmetros clínicos e 11 referentes ao exame de ressonância para treinar o algoritmo. Eles foram acompanhados durante cerca de 6 anos, sendo que aproximadamente 8% dos pacientes pereceram no período. Este histórico permitiu treinar o modelo para prever, mediante o estado atual de um paciente, quantos anos ele tenderia a viver, caso mantivesse a mesma rotina. O resultado foi dado em uma escala de 0 a 10 que representa a probabilidade de morte nos próximos 10 anos.
Na etapa de validação, o sistema reportou acurácia de 76%, ou seja, ele acertou a predição para 3 de cada 4 pacientes. Esta taxa foi 8 pontos percentuais superior ao melhor método atual, que não usa os dados provenientes do exame de imagem nem aplica técnicas de machine learning. O trabalho ainda ajudou a elencar os principais fatores associados à morte, que pode ajudar o médico a determinar o que fazer mediante um risco alto.
Segundo os autores, é a primeira vez que a inteligência artificial é utilizada para fazer predições de morte relacionadas a doenças do coração.
