O sistema foi desenvolvido pelo Iscte – Instituto Universitário de Lisboa, que criou os modelos de IA, e pela Faculdade de Medicina da Universidade de Lisboa (FMUL), que forneceu os dados clínicos que treinaram e testaram esses modelos.
Testado em doentes do Hospital de Santa Maria em condições reais de cuidados intensivos de cardiologia, o algoritmo permite uma “antecipação de forma significativa” da possibilidade de um enfarte agudo do miocárdio, ao analisar o risco de isquemia (diminuição do fluxo de sangue rico em oxigénio para o músculo cardíaco), adiantou à Lusa Miguel Sales Dias, investigador principal do projeto AIM Health.
Segundo referiu o investigador do Iscte, este novo algoritmo de IA foi desenvolvido e testado em conjunto com o cardiologista e professor da FMUL, Luís Rosário, e a sua equipa da unidade de cuidados intensivos de cardiologia do Hospital de Santa Maria, tendo os dados sido sujeitos às comissões de ética das duas instituições.
Na prática, são recolhidos e monitorizados uma série de dados fisiológicos de um doente e o algoritmo está a ser permanentemente invocado. Assim que deteta uma alteração relevante dos sinais fisiológicos, lança o alarme para o médico responsável, explicou Miguel Sales Dias.
“Já desenvolvemos um piloto, que teve bons resultados, e agora estamos a trabalhar para colocar o mesmo em funcionamento”, avançou o investigador do Iscte, ao adiantar que a intenção é expandir o sistema para outras unidades de cuidados intensivos de cardiologia.
Com o recurso à inteligência artificial nesta área, “já entramos no campo da previsão com alguma antecedência”, salientou.
“Até aqui, os doentes estão monitorizados e, quando as coisas acontecem, é que se atua”, disse à Lusa o cardiologista Luís Rosário, para quem o novo sistema de IA poderá levar a que, nessa área, se passe de uma atuação dos profissionais de saúde reativa para uma ação proativa.
Isso significa que “antes que tenha um enfarte, antes de o coração do doente estar a sofrer e ser lesado, nós podemos vir a começar a terapêutica ou a corrigir os danos que levam a isso”, realçou o professor da FMUL.
O especialista referiu ainda que os resultados, que serão apresentados na quarta-feira na conferência “Novas Fronteiras na Saúde” dedicada aos desafios das políticas públicas na era digital, em Lisboa, são “muito promissores”, mas agora é necessário melhorar a fiabilidade do sistema para que tenha impacto clínico.
Além da capacidade de prever isquemias iminentes, o projeto AIM Health desenvolveu uma segunda ferramenta avançada: um sistema computacional que utiliza tecnologias de visão por computador e IA para auxiliar os médicos de cardiologia no diagnóstico de problemas de calcificação na válvula aórtica.
Este sistema identifica automaticamente a válvula em exames de ressonância magnética e ecocardiografia, tendo a capacidade de distinguir os pacientes com a válvula calcificada dos pacientes saudáveis e, ainda, quantificar o cálcio presente.
“O conjunto de imagens que usamos para treinar o nosso algoritmo, se fossem observadas manualmente pelo clínico, ele demoraria 22 horas e assim é tempo real”, salientou Miguel Sales Dias.
Para Luís Rosário, a rapidez e precisão dessa tecnologia facilitam o diagnóstico precoce, essencial para planear tratamentos personalizados, mas também permitindo aos médicos ganhar tempo e focarem-se em tarefas clínicas mais complexas.
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