Quando acontece um AVC, a rapidez é fundamental para evitar danos cerebrais graves ou a morte. Contudo, para muitas pessoas, o verdadeiro perigo não termina após o primeiro AVC. Muitas vezes, a causa está numa doença cardíaca silenciosa que não aparece num electrocardiograma (ECG) padrão: a fibrilação atrial (FA).
A FA é o tipo mais comum de arritmia cardíaca e pode passar despercebida durante anos, sendo muitas vezes diagnosticada só depois do paciente sofrer um AVC. Esta condição aumenta o risco de AVC até cinco vezes, mas os sintomas são frequentemente inexistentes ou muito fugazes. Além disso, o tratamento adequado para um AVC causado por FA é diferente do aplicado noutras causas, pelo que um diagnóstico errado pode ser fatal.
Agora, uma equipa de investigadores em Melbourne desenvolveu uma abordagem inovadora para identificar a FA através da análise do cérebro, e não do coração. Utilizando inteligência artificial (IA) e exames de ressonância magnética cerebral, conseguiram identificar padrões específicos de lesões provocadas por AVCs cardioembólicos — aqueles causados por coágulos originados no coração devido à FA.
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O algoritmo de IA, baseado em redes neurais convolucionais tridimensionais, analisou exames de mais de 230 pacientes que já sofreram AVC. Sem qualquer conhecimento prévio do historial cardíaco, a IA conseguiu distinguir com grande precisão os AVCs causados por FA de outros tipos, atingindo uma pontuação média de 0,81 numa escala onde 1 representa uma precisão perfeita, como consta no artigo da ZME Science.
Este avanço pode revolucionar o diagnóstico precoce da FA, permitindo um tratamento mais eficaz e personalizado, como a administração de anticoagulantes, que previnem novos AVCs. Além disso, o método não exige exames adicionais para os pacientes, pois utiliza imagens já rotineiramente recolhidas no tratamento do AVC, sendo assim económico e não invasivo.
Embora o estudo ainda esteja em fase inicial e necessite de validação em grupos maiores e mais variados, a promessa é clara: a inteligência artificial pode ajudar a detetar doenças ocultas e melhorar significativamente a prevenção e o tratamento do AVC.
Este estudo foi publicado no periódico Cerebrovascular Diseases e representa um passo importante na integração da IA na medicina clínica para salvar vidas.
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