Prevendo risco de morte por doença cardíaca a partir de exames de câncer de pulmão
Um estudo recente desenvolveu uma maneira de combinar dados de rastreamento de câncer de pulmão com inteligência artificial (IA) para ajudar a prever o risco de morte por doença cardíaca.
- O método de pontuação de cálcio do estudo previu o risco de mortalidade cardiovascular comparativamente aos métodos padrão.
- De acordo com os autores, seu método é “automático, rápido e só causa carga de trabalho extra mínima”.
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Os cientistas testam uma nova maneira de prever o risco de morte cardiovascular. Edição de fotos por Stephen Kelly; sudok1 / Getty Images
Doença cardíaca é a causa número um de morte de pessoas nos Estados Unidos, com cerca de 25% de mortes por doenças cardiovasculares (DCV) devido ao tabagismo.
Fumar dobra para quadruplicar o risco de doença cardíaca coronária e derrame.
Os produtos químicos da fumaça do cigarro danificam o revestimento dos vasos sanguíneos, causando inflamação. Fumar também pode contribuir para a aterosclerose ou o acúmulo de placa (composta de gordura, cálcio e outras substâncias), causando estreitamento e rigidez arterial.
UMA varredura de cálcio da artéria coronária é um raio-X que usa tomografia computadorizada (TC) para criar várias imagens de placas contendo cálcio nas artérias. A partir dessas imagens, os profissionais de saúde podem criar uma pontuação de cálcio na artéria coronária (CAC) para avaliar o risco de doença cardíaca do paciente e orientar o tratamento.
A Força-Tarefa de Serviços Preventivos dos Estados Unidos 2021 (USPSTF ) atualmente recomenda o rastreamento anual do câncer de pulmão com TC de baixa dose em adultos com idade entre 50-80 anos de idade que têmmaço-ano história de tabagismo e, atualmente, fumar ou parar de fumar nos últimos 15 anos.
Os autores do estudo recente examinaram se os médicos poderiam usar esses exames de pulmão recomendados para prever o risco de 5 anos de mortes relacionadas a doenças cardíacas.
Método de aprendizagem profunda
Os resultados do estudo aparecem na revista Radiology: Cardiothoracic Imaging . O estudo usou dados de tomografia computadorizada de pulmão de baixa dosagem de participantes inscritos no National Lung Screening Trial entre agosto de 2002 e abril de 2004.
O estudo utilizou um método de aprendizado profundo automático para quantificar o cálcio arterial a partir de tomografias pulmonares de baixa dosagem. Aprendizagem profunda é um tipo de IA que usa uma estrutura de algoritmos em várias camadas ou “redes neurais” para analisar dados.
A primeira rede neural alinha e recorta a imagem CT para enfocar o coração. A segunda rede neural mede os níveis de cálcio nas imagens extraídas da primeira rede neural.
A rede de aprendizagem profunda identificou calcificação de vasos sanguíneos em seis regiões diferentes do coração, incluindo aorta torácica, válvula aórtica, válvula mitral e artéria coronária direita.
Usando essas informações, os autores previram a mortalidade por DCV em 5 anos de cada participante. Eles então compararam o modelo de previsão do estudo com três outros modelos:
- características de participante auto-relatadas apenas
- características autorreferidas e CAC total
- características auto-relatadas e o modelo de predição do estudo
As características auto-relatadas dos participantes que indicam risco cardiovascular aumentado incluem idade, história de tabagismo e história de outras doenças, como diabetes, derrame, pressão alta e doença cardíaca.
Os pesquisadores treinaram o modelo de previsão com dados de 4.451 participantes e o testaram com dados de 1.113 participantes. Aproximadamente 62% do grupo de teste era do sexo masculino, com idade média de 61 anos e histórico de tabagismo de cerca de 50 anos-maço.
Os autores descobriram que seu método de pontuação automática de cálcio teve um desempenho igual na predição do risco de mortalidade CV em 5 anos, assim como o modelo usando fatores de risco CV autorreferidos e CAC total.
O modelo de predição do estudo teve um desempenho melhor do que apenas as características auto-relatadas do paciente. As previsões mais precisas vieram do novo método dos cientistas em combinação com características de participante auto-relatadas.
O autor principal do estudo, Dr. Bob D. de Vos, Ph.D., do Centro Médico da Universidade de Amsterdã e do Instituto de Ciências da Imagem, Centro Médico da Universidade de Utrecht, ambos na Holanda, comenta sobre as vantagens do método de estudo de pontuação automática de cálcio:
“O método usa apenas informações da imagem, é totalmente automático e rápido. O método obtém escores de cálcio em uma TC de tórax completa em menos de meio segundo”.
As limitações do estudo incluem que a população do estudo consistia em fumantes pesados de uma faixa etária específica que eram predominantemente do sexo masculino, o que limita a generalização para outras populações.
O Dr. de Vos afirma: “Desenvolvemos um método, por exemplo, que pode detectar calcificações coronárias mesmo quando as lesões estão abaixo do limiar usado clinicamente. Dessa forma, esperamos aumentar a reprodutibilidade da pontuação de cálcio e permitir uma previsão mais precisa.”
“Também vemos que algumas pessoas com pontuações de cálcio muito altas sobrevivem, enquanto outras com pontuações baixas sofrem de eventos cardíacos graves. O trabalho oferece uma direção para pesquisas futuras para localizar precisamente quais calcificações são perigosas”, conclui o Dr. de Vos.