STUDIU. Un algoritm de învățare automată poate prezice cu o acuratețe de 76% riscul de deces în rândul pacienților suspecți de BCV
O nouă modalitate de evaluare a riscului de deces de cauză cardiovasculară, care are la bază algoritmi de învățare automată, a dovedit o acuratețe de 76%, comparativ cu scorurile standard de evaluare a riscului CV bazate exclusiv pe date clinice, a căror acuratețe a atins maxim 68 de procente. Metoda bazată pe AI combină datele clinice ale pacientului cu informații imagistice ale cordului, realizate cu ajutorul tehnicii cardio-RM de stres (CMR – cardiovascular magnetic resonance). Noul tip de scor cardiovascular poate evalua cu acuratețe riscul de deces la 10 ani pentru persoanele cu boală coronariană sau factori de risc pentru această afecțiune.
Conform rezultatelor studiului, încorporând datele clinice și informațiile rezultate în urma efectuării cardio-RM de stres într-un algoritm bazat pe inteligență artificială, ar fi posibilă dezvoltarea diverselor instrumente utile în prevenția afecțiunilor cardiovasculare, precum și a deceselor survenite din aceste cauze, în rândul pacienților care prezintă factori de risc.
Datele au fost prezentate în cadrul evenimentului EuroEcho2021, congres științific al Societății Europene de Cardiologie. Stratificarea pacienților în funcție de riscul cardiovascular pe care aceștia îl prezintă este o metodă foarte utilizată în scopul ghidării și gestionării tratamentului preventiv, pentru scăderea șanselor de a experimenta infarct miocardic, accident vascular cerebral sau moarte cardiacă subiăt. Modalitățile convenționale de calcul sunt destul de limitate, utilizând numai informații clinice precum: vârsta, sexul, statutul de fumător, presiunea arterială și nivelul de colesterol.
Studiul discutat implică dezvoltarea unui algoritm bazat pe învățare automată, prin alăturarea tuturor datelor clinice precizate anterior cu informațiile rezultate în urma examinării imagistice cardio-RM de stres. Componenta de „stres” se referă la faptul că pacienților li se dau medicamente pentru a mima efectele exercițiului fizic asupra inimii, în timp ce se află în interiorul unui scanner CMR.
„Acesta este primul studiu care să arate că algoritmii de învățare automată, alături de parametrii clinici și stres-CMR pot prezice cu o foarte mare acuratețe riscul de deces. Descoperirile indică faptul că pacienții cu angină pectorală, dispnee sau alți factori de risc pentru BCV ar trebui să fie examinați cu stres-CMR și să li se calculeze scorurile. Astfel pacienților aflați la nevoie li s-ar putea asigura un follow-up mult mai intens și li s-ar putea oferi sfaturi în legătură cu activitatea fizică, dieta” – afirmă autorul studiului Dr. Theo Pezel of the Johns Hopkins Hospital, Baltimore, US.
Cercetarea a inclus peste 31.000 de participanți care au fost îndrumați spre o examinare de tipul cardio-RM de stres între anii 2008 și 2018 în Paris, pacienți care acuzau angină pectorală, dispnee sau care aveau un risc crescut de boală cardiovasculară dar fără să prezinte simptome. Nivelul de risc a fost definit în funcție de numărul factorilor de risc, astfel încât „risc crescut” s-a considerat atunci când existau cel puțin doi factori precum hipertensiune, diabet, dislipidemie sau dacă persoana era fumătoare. Pacienții au fost monitorizați pentru o perioadă medie de 6 ani. În această perioadă 8,4% dintre ei au decedat.
În cadrul studiului, aspectele de învățare automată au fost implementate în doi pași. Primul pas a constat în a determina care dintre parametrii clinici și cei asociați cardio-RM de stres pot prezice decesul și care nu. Cel de-al doilea pas a fost construcția algoritmului propriu-zis, bazat pe parametrii identificați anterior, alocând fiecăruia o importanță aparte pentru a putea crea cel mai bun model predictiv. Ulterior, pacienții au primit un scor de la 0 (risc scăzut) la 10 (risc înalt) cu privire la posibilitatea de a deceda în următorii 10 ani.
Scorul bazat pe algoritmi de învățare automată a fost capabil să prezică numărul de pacienți care ar fi decedat cu o acuratețe de 76%, astfel încât în aproximativ 3 din 4 cazuri, scorul utilizat a făcut predicția corectă. Utilizând același set de date, a fost determinat riscul de deces la 10 ani folosind scorurile standard (Systematic COronary Risk Evaluation [SCORE], QRISK3, Framingham Risk Score [FRS]) și clinical-stressCMR [C-CMR-10]). Predicția acestora s-a încadrat între 63% și 68%.
Citește și:
- STUDIU. Cardiologia de precizie: un sistem informatic care integrează date clinice și genomice ar putea ghida deciziile terapeutice în anumite cardiomiopatii ereditare
- #ESCCongress. Concentrația ridicată a poluanților din aer, asociată cu creșterea probabilității de a face stop cardiac
- STUDIU. Variabilitatea ritmului cardiac influențată de sex, vârstă și nivelul de activitate fizică