Técnica com IA – Uma nova técnica de ressonância magnética cardiovascular que utiliza inteligência artificial conseguiu identificar cicatrizes deixadas por infartos sem a necessidade de administrar contraste em muitos pacientes. Os resultados, apresentados em um estudo multicêntrico, ficaram próximos aos obtidos pelo método convencional, que utiliza gadolínio.
A identificação dessas lesões é importante porque um infarto pode deixar alterações permanentes no coração mesmo quando ocorreu anos antes ou não foi percebido pelo paciente. Localizar e medir essas cicatrizes ajuda na avaliação do músculo cardíaco, do prognóstico e de possíveis decisões relacionadas ao tratamento.
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Como a cicatriz do infarto aparece no coração
Durante um infarto, uma região do coração deixa de receber sangue adequadamente, o que pode provocar danos irreversíveis em parte do músculo cardíaco. Com o tempo, algumas das células afetadas são substituídas por tecido cicatricial.
Uma das principais formas de identificar essas alterações é a ressonância magnética cardiovascular com realce tardio por gadolínio, conhecida como LGE. Nesse procedimento, o contraste é administrado por via intravenosa. As regiões lesionadas apresentam características diferentes das áreas saudáveis e, por isso, podem ser identificadas nas imagens.
A nova alternativa estudada pelos pesquisadores é chamada Virtual Native Enhancement (VNE), ou realce nativo virtual. A técnica utiliza inteligência artificial para gerar imagens semelhantes às obtidas com LGE a partir de informações coletadas antes da aplicação do contraste.
O estudo foi publicado no Journal of the American College of Cardiology e pode ser consultado na pesquisa original publicada no JACC.
IA analisou imagens antes da aplicação do contraste
A pesquisa acompanhou prospectivamente 136 pacientes em dois centros: um em Leeds, no Reino Unido, e outro no Hospital Fuwai, na China.
Todos os participantes realizaram ressonância magnética cardiovascular seguindo protocolos que permitiram a comparação direta entre VNE e LGE.
Para desenvolver a avaliação, uma equipe da Universidade de Oxford recebeu somente imagens obtidas antes da administração do gadolínio. O sistema de VNE combinou imagens cine, que registram o coração em movimento, com mapas T1 nativos, capazes de fornecer informações sobre as características dos tecidos.
Com esses dados, a inteligência artificial produziu representações destinadas a revelar as cicatrizes provocadas por infartos.
Para evitar interferências na avaliação, a equipe de Oxford analisou as imagens sem ter acesso aos dados clínicos dos pacientes ou aos resultados posteriormente obtidos pelo método convencional. Outros quatro especialistas também realizaram comparações independentes entre VNE e LGE.
Nesse processo, o exame com contraste foi utilizado como referência para verificar até que ponto a tecnologia de inteligência artificial conseguia chegar ao mesmo diagnóstico.
Resultados ficaram próximos do método convencional
Entre as 107 imagens consideradas suficientemente conclusivas para uma avaliação, o VNE apresentou 94,4% de precisão na identificação de infartos.
Quando os 136 exames foram considerados, incluindo aqueles com imagens menos conclusivas, a precisão foi de 87,5%.
A tecnologia também apresentou forte correlação com o método convencional na avaliação do tamanho das cicatrizes, com coeficiente de 0,90. Na análise dos territórios do coração atingidos pelo infarto, a concordância chegou a 90%.
Outro resultado considerado relevante pelos pesquisadores surgiu quando quatro especialistas avaliaram se as imagens produzidas pela inteligência artificial poderiam ser suficientes para evitar uma etapa posterior com gadolínio.
Na média, os especialistas consideraram que isso seria possível em 69,7% dos pacientes. Nesse grupo, a precisão média do VNE foi de 93,7%, enquanto o LGE apresentou 93,9%.
Redução do uso de contraste pode simplificar exames
A possibilidade de evitar o gadolínio quando ele não for necessário pode trazer algumas vantagens. O exame pode se tornar mais curto, barato e simples, além de eliminar a necessidade de uma injeção intravenosa.
Há também pacientes para os quais a utilização de contraste exige cuidados adicionais, especialmente em determinadas situações relacionadas a comprometimento renal grave.
Segundo os autores, uma avaliação baseada no novo método poderia ser realizada em aproximadamente dez minutos. Isso poderia contribuir para ampliar o acesso à ressonância cardiovascular.
A proposta, no entanto, não é eliminar o uso do gadolínio em todos os casos.
O estudo sugere uma estratégia de triagem. Quando as imagens produzidas pelo VNE forem suficientemente claras, o paciente poderá, em determinadas situações, não precisar avançar para o exame com contraste. Nos casos em que houver dúvidas, o protocolo convencional continuaria disponível.
Método ainda precisa ser validado em estudos maiores
Apesar dos resultados promissores, a pesquisa possui limitações. O trabalho concentrou-se principalmente em cicatrizes relacionadas a infartos crônicos e envolveu 136 pacientes.
Por isso, novos estudos ainda serão necessários para verificar o desempenho da técnica em populações maiores, diferentes equipamentos e outros contextos clínicos.
Uma revisão científica sobre o uso de inteligência artificial na ressonância cardiovascular também aponta desafios relacionados à generalização dos modelos, à diversidade dos dados utilizados no treinamento, à interpretabilidade e à aprovação regulatória.
Dessa forma, os resultados não significam que a inteligência artificial já seja capaz de diagnosticar qualquer infarto sem contraste ou que o método convencional tenha se tornado desnecessário.
O estudo demonstra algo mais específico: determinadas cicatrizes cardíacas carregam informações suficientes nas imagens obtidas sem contraste para que algoritmos consigam reconstruir sinais que tradicionalmente são procurados após a administração de gadolínio.
Se pesquisas maiores confirmarem os resultados, a principal mudança pode não ser a substituição completa do exame tradicional, mas uma aplicação mais direcionada da tecnologia. A inteligência artificial poderia ajudar a identificar quais pacientes realmente precisam de contraste antes mesmo que ele seja administrado.
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(Com informações de Gizmodo)
(Foto: Reprodução/Magnific/Nottenaj)
