AI identificou esses 5 tipos de insuficiência cardíaca em novo estudo: 'Interessante diferenciar'

O Dr. Craig Basman discute a nova tecnologia que salva vidas e as variáveis ​​que podem prever eventos cardíacos súbitos.

"Insuficiência cardíaca" é um termo genérico usado para descrever qualquer condição na qual o órgão não funcione como deveria - mas a experiência de uma pessoa com a doença pode ser muito diferente da de outra pessoa.

Pesquisadores da University College London (UCL) usaram recentemente o aprendizado de máquina – um tipo de inteligência artificial – para identificar cinco tipos distintos de insuficiência cardíaca, com o objetivo de prever o prognóstico para os diferentes tipos.

“Procuramos melhorar a forma como classificamos a insuficiência cardíaca, com o objetivo de entender melhor o curso provável da doença e comunicar isso aos pacientes”, disse o principal autor, professor Amitava Banerjee, da UCL, em um comunicado à imprensa anunciando o estudo.

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"Atualmente, é difícil prever como a doença progride para pacientes individuais", disse ele. "Algumas pessoas ficarão estáveis ​​por muitos anos, enquanto outras pioram rapidamente."

Os cinco tipos de insuficiência cardíaca identificados foram início precoce, início tardio, fibrilação atrial (que causa um ritmo cardíaco irregular), metabólica (ligada à obesidade, mas com baixo índice de doença cardiovascular) e cardiometabólica (ligada à obesidade e doença cardiovascular). de acordo com um comunicado de imprensa no site da UCL.

Para cada tipo de insuficiência cardíaca, os pesquisadores determinaram a probabilidade de a pessoa morrer dentro de um ano após o diagnóstico. O prognóstico variou amplamente para os cinco subtipos, eles descobriram. (iStock)

"Os cinco tipos de insuficiência cardíaca foram baseados em fatores de risco comuns, como idade de início da insuficiência cardíaca, história de doença cardíaca, história de fatores de risco cardíaco como diabetes e obesidade ou fibrilação atrial (o problema de ritmo cardíaco mais comum )", explicou Banerjee em um comunicado à Fox News Digital.

Para o estudo, publicado na revista Lancet Digital Health, os pesquisadores analisaram dados de mais de 300.000 adultos do Reino Unido com 30 anos ou mais que sofreram insuficiência cardíaca ao longo de um período de 20 anos.

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“Quatro métodos de aprendizado de máquina foram usados ​​para agrupar indivíduos com insuficiência cardíaca em dados eletrônicos de saúde por suas características básicas”, disse Banerjee. "Foram selecionados o método e o número de clusters que 'se ajustam' melhor aos dados."

Para cada tipo de insuficiência cardíaca, os pesquisadores determinaram a probabilidade de a pessoa morrer dentro de um ano após o diagnóstico. O prognóstico variou amplamente para os cinco subtipos, eles descobriram.

O risco de mortalidade em cinco anos foi de 20% para início precoce, 46% para início tardio, 61% para relacionado à fibrilação atrial, 11% para metabólico e 37% para cardiometabólico, de acordo com o comunicado de imprensa.

A principal limitação do novo estudo da UCL foi que os pesquisadores não tiveram acesso a nenhum dado de imagem, que é mais comumente usado para diagnosticar e prever o risco de insuficiência cardíaca. (iStock)

Para os profissionais de saúde, Banerjee recomenda que perguntem a seus pacientes com insuficiência cardíaca sobre os fatores de risco comuns para ajudá-los a entender o subtipo que possuem.

"Os pesquisadores também precisam testar o quão utilizáveis, generalizáveis ​​e aceitáveis ​​esses subtipos definidos em nosso estudo são na prática clínica", acrescentou.

“Eles também devem considerar se estudos como o nosso, que usam IA, podem ajudar a informar uma melhor compreensão dos processos de doenças e descoberta de medicamentos”.

A equipe de pesquisa também desenvolveu um aplicativo para médicos que permitiria determinar qual subtipo de insuficiência cardíaca um paciente tem – com o objetivo de prever melhor o risco e manter os pacientes informados.

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O Dr. Ernst von Schwarz, um cardiologista clínico e acadêmico certificado pelo conselho triplo da UCLA, na Califórnia, revisou os resultados do estudo da UCL.