Inteligenta Artificiala prezice riscul de insuficienta cardiaca
Insuficienta cardiaca este o complicatie grava care poate sa apara in cazurile de diabet zaharat tip 2, fapt care poate duce la dizabilitate sau chiar deces.
Veste buna insa, este faptul ca in urma cu cativa ani, s-a descoperit un tip nou de medicamente cunoscute ca inhibitoare SGLT2, care pot ajuta pacientii cu insuficienta cardiaca. Mai mult decat atat, aceste terapii pot fi folosite si pentru pacientii cu diabet pentru a preveni aparitia complicatiei de insuficienta cardiaca.
Cu toate acestea, identificarea cu acuratete a persoanelor cu diabet care au riscul cel mai ridicat de insuficienta cardiaca, ramane totusi un obstacol greu de depasit.
Pentru a gasi o solutie la aceasta problema, cercetatorii de la Brigham and Women’s Hospital si UT Southwestern Medical Center au creat un studiu nou, prin care au dezvotat un sistem de invatare automata pentru a prezice cu acuratete viitoare probleme cardiace in randul persoanelor cu diabet.
Acest studiu a fost publicat in Diabetes Care si co-autorului principal, Dr. Muthiah Vaduganathan, spera ca scorul de risc produs de sistemul lor va fi de folos doctorilor de familie si doctorilor specialisti (endocrinologi, cardiologi, etc) care trateaza pacienti cu diabet si se gandesc la strategii terapeutice noi.
Sistemul se numeste WATCH-DM
“Scorul nostru de risc ofera un instrument de predictie, care poate identifica pacientii cu risc de insuficienta cardiaca in urmatorii 5 ani.” – co-autor principal Dr. Matthew Segar.
Acesta a continuat – “Deoarece nu necesita biomarkeri cardiovasculari specifici sau tehnologie imagistica avansata, acest scor de risc poate fi usor integrat in practica actuala sau in evidenta electronica a datelor medicale, pentru a identifica pacientii care ar avea nevoie de interventie terapeutica.”
Pentru a dezvolta acest scor de risc, numit WATCH-DM, echipa de cercetatori a analizat datele medicale a 8,756 pacienti cu diabet care au fost inscrisi intr-un alt studiu numit Actiuni pentru Controlul Riscului Cardiovascular in Diabet sau ACCORD pe scurt.
Datele au inclus in total 147 de variabile, printre care date demografice, informatii clinice, analize de laborator etc. Cercetatorii au folosit invatarea automatizata sau “machine learning”, o ramura a inteligentei artificiale care se ocupa cu prelucrarea si “invatarea” unor cantitati mari de date si sa distinga diverse tipuri de exprimari si obiective.
In acest studiu, invatarea automatizata a fost conceputa sa distinga din toate informatiile primite, principalii factori de predictie a insuficientei cardiace.
In aproximativ 5 ani, 319 pacienti au dezvoltat insuficienta cardiaca. Datorita acestor evenimente echipa a identificat 10 factori principali de predictie a acestei boli, care formeaza scorul de risc al programului WATCH-DM. Printre acesti factori se enumara si varsta, greutatea corporala (IMC), hipertensiunea arteriala si creatinina.
Pacientii cu scorul WATCH-DM cel mai ridicat au prezentat un risc cu aproximativ 20% mai mare de a dezvolta insuficienta cardiaca in urmatorii 5 ani.
Sistemul este disponibil online pentru medicii specialisti
Cu toate ca acest studiu a folosit o baza mare de date care a continut si un numar mare de cazuri de insuficienta cardiaca, autorii mentioneaza faptul ca aceste descoperiri sunt totusi limitate. Unul dintre motive este faptul ca ACCORD, testul clinic din care s-au colectat datele, a functionat pe perioada 1999-2009 si ca factorii de predictie ai insuficientei cardiace ar fi putut evolua de atunci.
Un alt motiv al limitarii, este acela ca scorul de risc este exact doar in prezicerea unei singure forme de insuficienta cardiaca si anume “insuficienta cardiaca cu fractie de ejectie redusa”. Scorul de risc nu a prezis cu acuratete si “insuficienta cardiaca cu fractie de ejectie pastrata”.
Sunt necesare studii suplimentare pentru a dezvolta un sistem automatizat de invatare care sa prezica cu acuratete si cealalta forma de insuficienta cardiaca.
In momentul de fata, scorul de risc WATCH-DM este disponibil online pentru medicii specialisti. Urmatorul past al echipei este de a integra sistemul in evidenta electronica a datelor medicale in ambele unitati, atat la Brigham cat si la UT Southwestern.
Dr. Vaduganathan este de parere ca trebuie reflectat asupra celor 10 variabile care cresc riscul de insuficienta cardiaca. Unul dintre principalii factori de predictie este indicele de masa corporala (IMC), care intareste ideea ca o greutate corporala excesiva, pe o perioada lunga timp, creste riscul de insuficienta cardiaca.
In urma acestor informatii, Dr. Vaduganathan spera ca persoanele afectate vor face schimbari atat in ceea ce priveste stilul de viata, cat si in ceea ce priverste folosirea medicamentelor de tip SGLT2, pentru a intarzia sau chiar a preveni dezvoltarea insuficientei cardiace.
Acest articol este de natura informativa si nu inlocuieste un consult medical specializat.
despre-medicina.ro, proprietarul si colaboratorii sai nu pot fi considerati raspunzatori pentru niciun prejudiciu/pierdere de orice fel.
Surse:
