Insuficiência cardíaca é um termo genérico para quando o coração não consegue bombear o sangue adequadamente pelo corpo. As formas atuais de classificar a insuficiência cardíaca não preveem com precisão como a doença provavelmente progredirá. Enquanto alguns indivíduos pioram e morrem rapidamente, outros permanecem com a doença estável durante muitos anos.
Pesquisadores da University College London desenvolveram um algoritmo de inteligência artificial que afirmam poder realizar este trabalho e fornecer perspectivas mais claras aos pacientes afetados. A publicação na The Lancet Digital Health conta que os pesquisadores analisaram dados anônimos detalhados de pacientes de mais de 300.000 pessoas com 30 anos ou mais que foram diagnosticadas com insuficiência cardíaca no Reino Unido ao longo de 20 anos.
Para evitar eventual viés de algum método, foram utilizados quatro diferentes algoritmos de inteligência artificial que terminaram por identificar cinco diferentes subtipos de insuficiência cardíaca: de início precoce, de início tardio, relacionada à fibrilação atrial, metabólica (ligado à obesidade, mas com baixa taxa de doença cardiovascular) e cardiometabólica (ligado à obesidade e doenças cardiovasculares).
Com esses dados em mãos, o cruzamento com as evoluções clínicas permitiu à equipe descobrir que há diferenças entre os subtipos quanto ao risco de morte dos pacientes após o diagnóstico. Os riscos de mortalidade por todas as causas em um ano foram: início precoce (20%), início tardio (46%), relacionada à fibrilação atrial (61%), metabólica (11%) e cardiometabólica (37%). Esses cinco subtipos foram estabelecidos com base em 87 fatores, de um total de 635, incluindo idade, sintomas, presença de outras comorbidades, medicamentos que o paciente estava tomando e resultados de exames e avaliações como eletrocardiograma, aferição de pressão arterial e exames de função renal.
Por fim, a equipe também analisou os dados genéticos de 9.573 indivíduos com insuficiência cardíaca do estudo UK Biobank. Eles encontraram uma ligação entre subtipos específicos de insuficiência cardíaca e escores de risco poligênico mais altos (pontuações de risco geral devido a genes como um todo) para condições como hipertensão e fibrilação atrial.
Segundo os pesquisadores, a fase agora é de verificar se sua ferramenta para classificar a insuficiência cardíaca pode levar a uma diferença prática para os pacientes, seja melhorando as previsões de risco e a qualidade das informações fornecidas pelos médicos ou mudando o tratamento dos pacientes.
Para tornar isso mais viável para a aplicação em futuros ensaios clínicos, os pesquisadores desenvolveram um aplicativo que os médicos podem utilizar para classificar seus pacientes.
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Fonte: https://www.thelancet.com/journals/landig/article/PIIS2589-7500(23)00065-1/fulltext
