Fenotipagem da aterosclerose usando inteligência artificial

O mundo da inteligência artificial viveu o seu “momento iPhone” com a apresentação pública do ChatGPT em 2022. Muitas daquelas técnicas e modelos eram já conhecidos por aqueles que dominavam a área. Porém, a sua disponibilização ao público demonstrou as enormes potencialidades desta tecnologia, levando a um crescimento exponencial, que toca hoje todas as áreas. A Medicina não é, naturalmente, exceção, e também aqui estamos a viver grandes transformações — e seguramente viveremos ainda maiores em anos vindouros.

A fenotipagem da aterosclerose é um desafio clínico particularmente relevante. Interessa-nos prever a probabilidade de eventos com base em constelações de fatores de risco clássicos e integração com exames complementares de diagnóstico, cuja análise e interpretação se pretende o mais rápida e eficaz possível. Também neste domínio a inteligência artificial pode constituir uma ajuda preciosa.

Seria excelente que, ab initio, conseguíssemos utilizar de forma mais eficiente e eficaz as ferramentas já existentes. Por exemplo, aplicar automaticamente scores de estratificação de risco (que atualmente ainda exigem o uso de calculadores semi-automáticos) seria um passo substancial na melhoria da fenotipagem da aterosclerose, dado que muita estratificação ainda é feita “a olho”. Neste sentido, a inteligência artificial poderá vir a ser útil se — e quando — for implementada como ferramenta de screening dos registos médicos eletrónicos, permitindo o cálculo e a estratificação de risco de forma totalmente automática, sem intervenção direta do médico. Poderá igualmente auditar os resultados das intervenções terapêuticas, aferindo se o doente está ou não a ser alvo de um controlo adequado para o seu perfil de risco. Os dados disponíveis — portugueses, europeus e mesmo mundiais — mostram que estamos muito aquém dos ambiciosos alvos definidos pelas sociedades científicas. A inteligência artificial poderá, assim, revelar-se de grande utilidade neste contexto.

Mas não só. Se pensarmos em todo o percurso clínico do doente, a inteligência artificial pode ser valiosa em múltiplos momentos. Já verificámos que pode auxiliar na elaboração de registos clínicos, libertando o médico para interagir diretamente com o doente. Já existem escrivas médicos em prática clínica capazes de o fazer. Existem igualmente empresas dedicadas à interpretação clínica por inteligência artificial, que conseguem extrair pequenas informações com base em alterações subtis do tom de voz do doente.

E nos meios complementares de diagnóstico, tão essenciais à fenotipagem de facto da aterosclerose?

No eletrocardiograma, já há algoritmos de inteligência artificial com elevada capacidade preditiva, capazes de detetar a ocorrência de um enfarte agudo do miocárdio através de uma análise totalmente automática do ECG.

Na ecocardiografia, um ensaio clínico demonstrou que a inteligência artificial é tão capaz de efetuar medições corretas como operadores experientes.

Na AngioTC coronária e TC “simples” — ferramenta crucial para a caracterização da aterosclerose, nomeadamente da doença coronária — existe atualmente software em fase de validação que permite a caracterização detalhada das placas ateroscleróticas, tanto do ponto de vista qualitativo (por exemplo, vulnerabilidade, composição, conteúdo cálcico), como quantitativo (grau de estenose). Estas ferramentas poderão acelerar o processo analítico e fornecer recomendações automáticas.

Também na área invasiva já existe evidência de que a inteligência artificial consegue tornar as imagens da angiografia coronária mais objetivas, reduzindo a variabilidade intra e inter-operador, bem como derivar diretamente parâmetros fisiológicos a partir de imagens de angiografia ou fazer uma análise totalmente automática de imagens de ecografia ou OCT intra-coronário.

Em suma, a inteligência artificial veio para ficar. Temos a responsabilidade de a integrar devidamente na Medicina, a fim de promover o seu uso seguro e frutuoso.

Miguel Nobre Menezes
Especialista em Cardiologia, Hospital de Santa Maria