O inverno chegou e junto com ele chegam os problemas respiratórios recorrentes nesta época do ano, lotando assim as clínicas e salas de radiologia de norte a sul do país. Segundo a Sociedade Brasileira de Pneumologia e Tisiologia, as doenças mais comuns nesta estação são: gripe; bronquite; sinusite; asma; rinites; e pneumonia.

A cada ano, os exames radiológicos tornam-se ainda mais importantes para a detecção de doenças respiratórias como: radiografias torácicas; tomografia computadorizada (TC); angiografia por TC; ressonância magnética (RM); ultrassonografia; cintilografia nuclear do pulmão; angiografia arterial pulmonar; e tomografia por emissão de pósitrons (TEP).

Esses exames, juntamente com o histórico clínico do paciente, são imprescindíveis na detecção destas patologias, uma vez que fornecem visualização e possibilidade de análise de estruturas anatômicas.

Aproveitando esse tema inverno, o blog Meddco traz para você, médico, uma nova descoberta relacionada às doenças respiratórias que pode, futuramente, corroborar muito para a prevenção e a precisão no diagnóstico desses problemas que atingem parte da população brasileira nesta época do ano. 

Pesquisadores brasileiros criam técnica capaz de prever mortes por doenças respiratórias

Pesquisadores da USP conseguiram, com uso de machine learning (aprendizado de máquina), um elevado nível de predição de mortes por doenças respiratórias. Esta tecnologia permitiu que os pesquisadores identificassem até 88% de mortes por problemas respiratórios.

Dentro do grupo de pessoas estudadas, os cientistas também fizeram uma classificação do menor ao maior risco para mortes por essas doenças. O resultado foi o seguinte: no conjunto com maior risco (25% da amostra), estavam 100% das mortes respiratórias. Importante ressaltar que a Covid-19 não fez parte das análises.

O que é machine learning e como foi feito o estudo?

De modo resumido, machine learning é uma forma de alimentar um programa com um determinado volume de informações como forma de treinamento. O objetivo é que a aplicação consiga perceber padrões nesses dados – que muitas vezes podem escapar aos olhos humanos.

Na sequência, outro conjunto de dados é apresentado ao programa para que ele tente identificar padrões, apresentando assim respostas que os humanos não conseguem dar.

Os cientistas do Labdaps (Laboratório de Big Data e Análise Preditiva em Saúde) da USP usaram a base de dados da pesquisa Sabe (Saúde, Bem-Estar e Envelhecimento), da mesma faculdade pública, focada em pessoas da capital paulista com 60 anos ou mais.

Na pesquisa, publicada no final de maio na revista Age and Ageing, foram observadas as causas de mortes das pessoas nos cinco anos posteriores às entrevistas feitas pela Sabe, que teve início em 2000, com coletas de dados em anos posteriores. Para o estudo com algoritmos de machine learning, os cientistas usaram os dados coletados em 2006 e 2010 pela Sabe, o que totalizou 1.767 pessoas.

Como a Sabe não foi realizada para apontar mortalidade, os cientistas cruzaram essas informações com os dados de mortes do município de São Paulo, no mesmo período. Com esta fusão de dados, o algoritmo recebeu esses números, para treinamento, com 70% do banco de dados. Os outros 30% foram usados para o teste de predição.

De acordo com os autores, trata-se de um dos estudos mais amplos já feitos com predição de morte em populações grandes. O objetivo desse tipo de tecnologia é impactar a conduta clínica dos profissionais que trabalham na área da saúde.

Segundo os pesquisadores, esta tecnologia abre um leque de possibilidades de iniciar medidas preventivas ao ponto de conseguir evitar que a morte ocorra. Mas, a proposta é que essas informações sejam acessadas apenas pelos médicos para aplicação de ações preventivas, já que a grande questão levantada foi: “Será que as pessoas/pacientes vão querer saber disso?”.

A equipe de pesquisadores pretende avançar nos estudos e busca entender o quanto esse tipo de tecnologia pode, de fato, mudar a conduta clínica. Para isso, a ideia é fazer um estudo randomizado disponibilizando o programa para um grupo de médicos, ao mesmo tempo em que outro conjunto não receberá acesso à tecnologia. A partir disso, os pacientes desses profissionais serão acompanhados.

A aplicação será disponibilizada a um rede de 30 hospitais espalhados pelo Brasil a partir de uma plataforma chamada RandomIA, que teve financiamento da Microsoft e da Fapesq (Fundação de Apoio à Pesquisa do Estado da Paraíba).

Antes da disponibilização do algoritmo de inteligência artificial, porém, a equipe do Labdaps busca entender que tipo de informações os médicos querem ver na aplicação.”Será que ele quer algo bem simples. ‘Esse paciente vai a óbito em 5 anos por doença cardiovascular’. Será que ele quer uma probabilidade? 

Vale ressaltar, porém, que esse tipo de aplicação tecnológica na área de saúde ainda se encontra na fase de estudos. O Labdaps imagina que, quando estiverem amplamente disponíveis, mecanismos do tipo serão bem recebidos pelos médicos. Este tipo de técnica pode ser comparada a situação com o aplicativo Waze, que apresenta opções de rota de acordo com inúmeros dados coletados aos quais o condutor não necessariamente teria acesso fácil.

E você, gostaria de ter essa previsibilidade em mãos? De que forma esta tecnologia impactaria na sua rotina com seus pacientes?  Seria uma aliada para complementar um diagnóstico?

Comente sua opinião, compartilhe.

9 orientações básicas, porém importantes, para serem compartilhadas com os pacientes no início do Inverno

1.     Beber muito líquido;
2.     Consumir alimentos ricos em vitamina C (limão, laranja, abacaxi e acerola);
3.     Fazer exercícios físicos (a natação, caminhadas e corridas aumentam a nossa capacidade respiratória);
4.     Evitar lugares fechados e pouco arejados;
5.     Evitar fumar e estar com fumantes;
6.     Secar as roupas ao sol;
7.     Lavar as mãos com frequentemente;
8.     Manter bem limpas e secas as roupas de cama, especialmente cobertas e edredons;
9.     Tomar a vacina contra a gripe;

Atualização médica

Para se destacar na área médica, em especial na radiologia, é preciso estar constantemente em busca de atualização profissional. Sabemos que na rotina desses profissionais é intensa e encontrar tempo para estudar e se dedicar à atualização é um grande desafio.

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Além disso, nosso corpo docente conta com especialistas referências em suas áreas de atuação, oferecendo ao aluno aprendizado de qualidade inquestionável, fato comprovado pelo alto índice de satisfação de nossos alunos, que fica acima dos 95%.