A ciência de dados no diagnóstico e tratamento de doenças cardíacas

Modelos preditivos, análises de sentimento e algoritmos de aprendizado profundo já são aplicados para aumentar a precisão diagnóstica

Nos últimos anos, a ciência de dados tem se mostrado uma ferramenta indispensável na área da saúde, permitindo avanços significativos no diagnóstico, prognóstico e tratamento de doenças cardiovasculares. A integração de técnicas avançadas de aprendizado de máquina e inteligência artificial (IA) permite a análise de grandes volumes de dados clínicos, auxiliando na identificação de padrões e fatores de risco anteriormente desafiadores de detectar.

Os modelos preditivos, as análises de sentimento e os algoritmos de aprendizado profundo já são aplicados para aumentar a precisão diagnóstica, o que permite personalizar o tratamento dessas doenças, provocando um impacto transformador na área de saúde.

Os estudos recentes discutem a relevância dessas abordagens inovadoras na diminuição da mortalidade e no aprimoramento do tratamento médico de pacientes cardíacos, enfatizando a importância da ciência de dados na medicina moderna. As pesquisas têm se concentrado em criar modelos preditivos para aprimorar o diagnóstico e a administração de enfermidades ligadas ao coração, utilizando uma variedade de técnicas de aprendizado de máquina.

Filipe & Silva (2024), por exemplo, usaram uma técnica chamada Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) para equilibrar os dados e prever óbitos por insuficiência cardíaca, usando cinco modelos de classificação diferentes. Balancear os dados é importante porque muitos modelos funcionam melhor quando os dados estão equilibrados. O SMOTE é um método que cria novas amostras para ajudar no treinamento do modelo.

Esse trabalho demonstrou a eficácia de uma técnica estatística chamada regressão logística binária, que apresentou o melhor equilíbrio entre precisão e sensibilidade. Esse método é usado para prever a probabilidade de um evento ocorrer, como a presença ou a ausência de uma doença, com base em um conjunto de variáveis. Isso sugere seu potencial para integração em sistemas de saúde.

Da mesma forma, Bani Hani & Ahmad (2024) utilizaram o modelo Chi-square Automatic Interaction Detector (CHAID) para prever a mortalidade entre homens jordanianos com ataques do coração, alcançando uma acurácia notável e identificando variáveis críticas como oximetria de pulso e pressão arterial sistólica. Esses estudos evidenciam o potencial das abordagens preditivas baseadas em aprendizado de máquina para melhorar a acurácia dos diagnósticos e permitir uma intervenção clínica mais precisa e personalizada.

Aprendizado profundo

Além das abordagens preditivas clássicas, técnicas avançadas de aprendizado profundo são aplicadas na análise dos sinais médicos capturados por eletrocardiogramas (ECGs), visando melhorar a detecção precoce e precisa de doenças. O aprendizado profundo é uma subárea da IA que usa redes neurais artificiais para processar grandes quantidades de dados e identificar padrões complexos.

Insook et al. (2024), por exemplo, propuseram o uso de uma rede neural convolucional (CNN) – tipo de rede neural profunda especialmente eficaz no processamento de dados visuais e sinais – combinada com filtros digitais para melhorar a classificação de doenças cardiovasculares a partir de sinais de ECG, obtendo uma precisão média de 98,6%. Os filtros digitais, como o Butterworth, são usados para melhorar a qualidade dos sinais antes de serem analisados pela rede neural. O estudo demonstra a relevância das técnicas de pré-processamento de sinais e o papel das redes neurais profundas na redução do viés dos dados, aumentando a precisão das predições.

Similarmente, Bhangale et al. (2024) exploraram o uso de imagens de ECG aplicadas a modelos de aprendizado de máquina, como o Random Forest, para a detecção de anomalias. O trabalho demonstrou que o Random Forest superou outros modelos em termos de robustez e capacidade de evitar overfitting, o que o torna uma abordagem promissora para o diagnóstico precoce de doenças cardíacas. O overfitting ocorre quando um modelo de aprendizado de máquina se ajusta muito bem aos dados de treinamento, mas não consegue generalizar bem para novos dados. Em outras palavras, o modelo “aprende” os detalhes e o ruído dos dados de treinamento, mas não consegue fazer previsões precisas em dados que não viu antes. Esses exemplos evidenciam a capacidade das técnicas de aprendizado profundo na avaliação de sinais biomédicos complexos, fornecendo recursos para o diagnóstico não invasivo.

Modelos híbridos

O uso de modelos híbridos e técnicas avançadas de aprendizado de máquina tem se mostrado uma abordagem eficaz para enfrentar os desafios complexos no diagnóstico e prognóstico de doenças cardíacas. He et al. (2024), por exemplo, desenvolveram um modelo preditivo que combina características do tecido adiposo perivascular (PVAT) com algoritmos de aprendizado de máquina para prever eventos adversos. O estudo demonstrou que a inclusão de dados de imagem, como os índices de atenuação e o volume de gordura do PVAT, aumentou significativamente a acurácia dos modelos preditivos, proporcionando uma estratificação de risco mais precisa e eficaz.

De forma semelhante, Hossain et al. (2024) introduziram a abordagem PrecisionCardio, que utiliza seis modelos diferentes de aprendizado de máquina, incluindo Support Vector Machine (SVM) e Random Forest, para prever a trajetória da insuficiência cardíaca com alta precisão. Esses estudos demonstram como a integração de técnicas avançadas e modelos híbridos pode melhorar a compreensão e a previsão de condições complexas, fornecendo uma base robusta para a medicina personalizada.

A estratificação de risco e o tratamento personalizado são áreas nas quais o aprendizado de máquina tem mostrado grande potencial na gestão de doenças do coração. Wei et al. (2024) exploraram o uso de algoritmos de inteligência artificial, como Random Forest e Bagged CART, para prever o risco de lesão renal aguda em pacientes com infarto agudo do miocárdio, demonstrando que esses modelos podem ser integrados em sistemas clínicos para apoiar decisões médicas críticas.

Da mesma forma, Liu et al. (2024) investigaram a disfunção microcirculatória sublingual como um indicador precoce para a avaliação do risco cardiovascular em pacientes com diabetes tipo 2, usando aprendizado de máquina para identificar correlações significativas entre a microcirculação e o estágio da síndrome cardiovascular-renal-metabólica. Essas pesquisas demonstram como as técnicas de aprendizado de máquina podem não somente aprimorar a precisão dos diagnósticos, mas também possibilitar uma abordagem mais personalizada no tratamento de pacientes, ajustando as intervenções de acordo com o perfil de risco individual.

Perspectivas futuras

À medida que a ciência de dados avança, espera-se que sua aplicação na saúde, particularmente no que diz respeito às doenças cardíacas, torne-se cada vez mais sofisticada e integrada. A combinação de técnicas avançadas de aprendizado de máquina, a análise de grandes volumes de dados biomédicos e a personalização do tratamento representam o estado da arte atual, mas as tendências futuras indicam uma expansão ainda maior dessas capacidades.

Os profissionais que trabalham com esses dados podem ser tanto especialistas em tecnologia com conhecimentos em saúde quanto médicos com conhecimentos em tecnologia. No entanto, para obter os melhores resultados, é essencial que ambos os profissionais trabalhem em conjunto. Os especialistas em tecnologia, como cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de máquina, trazem habilidades técnicas para a análise e modelagem dos dados. Por outro lado, os médicos e profissionais de saúde fornecem o conhecimento clínico necessário para interpretar os resultados e aplicar as descobertas no contexto médico. A colaboração entre esses profissionais é fundamental para garantir que as soluções desenvolvidas sejam tanto tecnicamente robustas quanto clinicamente relevantes.

Nos próximos anos, a integração entre a inteligência artificial explicável (XAI) – que torna os modelos de IA mais transparentes e interpretáveis, ajudando a explicar como e por que a IA chegou a determinadas conclusões – e o uso de dados multimodais – que combinam informações genômicas, de imagem, clínicas e de estilo de vida – promete transformar ainda mais a prática médica. Modelos preditivos mais transparentes e interpretáveis permitirão uma melhor comunicação entre médicos e pacientes, promovendo uma medicina personalizada (Yang et al., 2024).

Além disso, o acesso às tecnologias de inteligência artificial em diferentes regiões geográficas e a interoperabilidade dos sistemas de saúde globais podem contribuir para uma redução significativa na mortalidade por doenças cardíacas a nível mundial. Em suma, a ciência de dados está no centro de uma revolução na saúde cardiovascular, com um futuro promissor que deve trazer inovações ainda mais impactantes nos cuidados com os pacientes.

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