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Pesquisadores criam “calculadora” de risco cardíaco

24 de dezembro de 2008 (Bibliomed). Pesquisadores gregos desenvolveram uma “abordagem rápida e prática de inteligência artificial” para avaliar o risco cardíaco dos pacientes. Segundo os autores, esse sistema poderia ser usado pelos médicos para identificar pacientes sob maior risco de eventos cardiovasculares, permitindo realizar, de forma precoce, as mudanças no estilo de vida e as recomendar medicações necessárias para reduzir os riscos.

Investigando os padrões dos fatores de risco cardiovascular em grande população, os pesquisadores obtiveram dados de quase mil pacientes hospitalizados com os primeiros sintomas de síndrome coronariana aguda. A partir dessa pesquisa, eles registraram detalhes de índice de massa corporal, histórico familiar, atividade física, pressão alta, colesterol alto e diabetes. E confrontaram os dados com informações de pessoas saudáveis.

Em lugar de utilizar métodos convencionais de análise das estatísticas, os especialistas “pegaram emprestado” uma abordagem da área das ciências da computação relacionada à inteligência artificial. O processamento analítico on-line (OLAP) – desenvolvido na década de 90 e explorado em aplicações industriais e comerciais para análise financeira e de marketing – oferece uma visão multidimensional dos dados que permite diferenciar os padrões mesmo nas maiores bases de dados. E os pesquisadores gregos da Universidade de Patras adaptaram o sistema para prever o risco cardiovascular.

De acordo com os autores, o estudo de cujos dados foram retirados explorou a relação entre fatores demográficos, de estilo de vida e psicológicos aos fatores médicos, mas sem oferecer uma ferramenta para os médicos visualizarem os resultados de forma que pudessem realizar uma abordagem individualizada para cada paciente sobre seu risco e o tratamento adequado para o indivíduo.

A partir do novo sistema, os especialistas realizaram as análises mais rapidamente, revelando padrões “escondidos” e como os fatores de risco se relacionam uns com os outros aumentando o risco individual de cada paciente.

“Por causa da facilidade no uso da metodologia, um médico tem a vantagem de facilmente identificar pacientes de alto risco simplesmente entrando nos seus dados pessoais no modelo”, concluíram os autores. E isso ofereceria a possibilidade de uma abordagem mais personalizada, com o aconselhamento adequado e a prescrição de medicamentos mais eficazes para um paciente específico, dependendo dos seus fatores de risco.

Fonte: Int. J. Knowledge Engineering and Soft Data Paradigms. 2009.

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