Pesquisadores desenvolvem algoritmos que prevêem IAM

Pesquisadores desenvolvem algoritmos que prevêem IAM

No Reino Unido, investigadores estão testando modelos de processamento de máquina para identificar quais pacientes têm uma maior probabilidade de sofrer um infarto agudo do miocárdio (IAM). Os modelos calculam a avaliação de Colaboração para o Diagnóstico e Avaliação da Síndrome Coronariana Aguda (CoDE-ACS) para cada indivíduo (de 0 a 100). Essa avaliação seria capaz de identificar as pessoas em maior risco de IAM.

Os modelos foram treinados com dados de 10.038 pacientes (48% mulheres, com idade média de 70 anos) e suas performances foram validadas através de dados externos referentes a 10.286 pacientes (35 mulheres, com idade média de 60 anos).

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Pesquisadores desenvolvem algoritmos que prevêem ataque cardíaco

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Racional do estudo

segundo os investigador responsavelo objetivo foi utilizar abordagens de aprendizado de máquina para integrar os exames de troponina cardíaca a características clínicas conhecidas por influência como concentradas, com o intuito de obter uma abordagem mais individualizada na avaliação da probabilidade e melhora no diagnóstico de infarto do miocárdio.

Método

Foi então desenvolvido um sistema de apoio à decisão clínica, o CoDE-ACS, que utiliza modelos de aprendizado de máquina para calcular a probabilidade de infarto do miocárdio. Os dados obtidos foram validados externamente e comparados ao desempenho das diretrizes recomendadas, a fim de demonstrar como ele poderia ser usado na prática clínica.

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Achados

Quando comparado com as diretrizes recomendadas com valores fixos de troponina e escores de risco, o CoDE-ACS foi capaz de identificar o dobro de pacientes com baixa probabilidade de infarto do miocárdio com um valor preditivo negativo semelhante e menos pacientes como de alta probabilidade, com um valor preditivo positivo melhorado.

Ao contrário dos valores fixos de troponina recomendados, o CoDE-ACS teve bom desempenho em subgrupos: homens e mulheres, idosos, pessoas com insuficiência renal ou aqueles avaliados logo após o início dos sintomas.

Os responsáveis ​​pela ferramenta consideraram que o CoDE-ACS foi superior como diretrizes que utilizaram valores fixos de troponina cardíaca ou escores de risco. Para os investigadores, o CoDE-ACS pode ajudar a reduzir o tempo gasto em departamentos de emergência, evitando internações hospitalares desnecessárias e facilitando o tratamento precoce do infarto do miocárdio.

Este artigo foi revisado pela equipe médica do Portal PEBMED.

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autor

Jornalista formado pela Universidade Estácio de Sá (UNESA) em 2009, com extensão em Produção Editorial (UNESP) e Planejamento Digital (M2BR Academy).

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