Imagina antes de uma consulta você enviar uma foto sua para o médico e ele já poder te dizer muitas informações médicas através da imagem do seu rosto? Sabia que essa realidade já existe e está cada vez mais próxima de nós todos?
Um recente estudo é o primeiro a mostrar que é possível usar um algoritmo de computador de aprendizado profundo para detectar doença arterial coronariana (CAD) analisando quatro fotografias do rosto de uma pessoa.
Embora o algoritmo precise ser mais desenvolvido e testado em grupos maiores de pessoas de diferentes origens étnicas, os pesquisadores dizem que ele tem potencial para ser usado como uma ferramenta de triagem que pode identificar possíveis doenças cardiovasculares em pessoas da população em geral ou em pacientes de grupos de risco, que poderiam ser encaminhados para novas investigações clínicas.
Esta poderia ser uma forma barata, simples e eficaz de identificar pacientes que precisam de mais investigação. No entanto, o algoritmo requer mais refinamento e validação externa em outras populações e etnias.
“O Google já utiliza desde 2018 um algoritmo para identificar doenças através de uma foto do rosto, mas este é o primeiro estudo demonstrando que a inteligência artificial pode ser usada para analisar rostos para detectar doenças cardiovasculares. É um passo para o desenvolvimento de uma ferramenta baseada em aprendizado profundo que possa ser usada para avaliar também outras doenças, seja em ambulatórios ou por meio de pacientes fazendo ‘selfies’ para realizar sua própria triagem. Isso pode ser usado em um futuro próximo para identificar o Lipedema, pois as mulheres com Lipedema tem rostos com traços diferentes que são muito bonitos”, indica o Dr. Daniel Benitti, cirurgião vascular médico especialista em Lipedema que atende em São Paulo, Campinas e a distância.
https://ocirurgiaovascular.com.br/2019/02/22/mulheres-saibam-como-proteger-a-sua-saude-cardiovascular/
Já se sabe que certas características faciais estão associadas a um risco aumentado de doenças cardiovasculares, incluindo cabelos ralos ou grisalhos, rugas, dobra do lóbulo da orelha (sinal de Frank), xantelasmas (pequenos depósitos amarelos de colesterol sob a pele, geralmente ao redor das pálpebras) e arco córneo (depósitos de gordura e colesterol que aparecem como um anel opaco branco, cinza ou azulado nas bordas externas da córnea). No entanto, eles são difíceis para os humanos usarem com sucesso para prever e quantificar o risco de doença cardiovascular.
Foram estudados 5.796 pacientes de oito hospitais na China entre julho de 2017 e março de 2019. Os pacientes estavam sendo submetidos a procedimentos de imagem para investigação dos vasos sanguíneos, como angiografia coronária ou angiotomografia computadorizada de coronárias (ATC). Eles foram divididos aleatoriamente em grupos de treinamento (5.216 pacientes, 90%) ou validação (580, 10%).
Enfermeiras de pesquisa treinadas tiraram quatro fotos faciais com câmeras digitais: uma frontal, duas de perfil e uma vista do topo da cabeça. Elas também entrevistaram os pacientes para coletar dados sobre o nível socioeconômico, estilo de vida e histórico médico. Os radiologistas revisaram os angiogramas dos pacientes e avaliaram o grau de doença cardíaca, dependendo de quantos vasos sanguíneos foram estreitados em 50% ou mais (≥ 50% de estenose) e sua localização. Essas informações foram usadas para criar, treinar e validar o algoritmo de aprendizado profundo.
Os pesquisadores então testaram o algoritmo em mais 1.013 pacientes de nove hospitais na China, matriculados entre abril de 2019 e julho de 2019. A maioria dos pacientes em todos os grupos era de etnia chinesa.
Eles descobriram que o algoritmo superou os métodos existentes de prever o risco de doença cardíaca (modelo Diamond-Forrester e o escore clínico do consórcio CAD). No grupo de pacientes de validação, o algoritmo detectou corretamente a doença cardíaca em 80% dos casos (sensibilidade) com uma especificidade de 61%! No grupo teste, a sensibilidade foi de 80% e a especificidade de 54%.
“O algoritmo teve um desempenho moderado e informações clínicas adicionais não melhoraram o desempenho, o que significa que ele pode ser usado facilmente para prever possíveis doenças cardíacas com base apenas em fotos faciais. A bochecha, a testa e o nariz contribuíram com mais informações para o algoritmo do que outras áreas faciais. No entanto, precisa melhorar a especificidade, pois uma taxa de falsos positivos de até 40% pode causar ansiedade e inconveniência aos pacientes, além de sobrecarregar as clínicas com pacientes que exigem exames desnecessários. Mas, sem dúvida os resultados são animadores e abrirão caminho para outros estudos e doenças”, analisa o Dr. Daniel Benitti.
O uso de selfies como método de triagem pode permitir uma maneira simples e eficiente de filtrar a população em geral para uma avaliação clínica mais abrangente. Essa abordagem também pode ser altamente relevante para regiões do globo que são subfinanciadas e têm programas de triagem deficitários para doenças cardiovasculares.
As questões éticas no desenvolvimento e aplicação dessas novas tecnologias são de fundamental importância. Pesquisas futuras sobre ferramentas clínicas devem prestar atenção à privacidade, segurança e outras implicações sociais para garantir que a ferramenta seja usada apenas para fins médicos.
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Para consulta e agendamento com o Dr. Daniel Benitti em Campinas, ligue para (19) 3233-4123 ou (19) 3233-7911.
Para consultas com o Dr. Daniel Benitti em São Paulo, ligue para (11) 3081-6851.
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