{"id":383448,"date":"2024-08-22T00:01:00","date_gmt":"2024-08-21T22:01:00","guid":{"rendered":"https:\/\/medizinonline.com\/?p=383448"},"modified":"2024-07-26T23:41:16","modified_gmt":"2024-07-26T21:41:16","slug":"avancos-nas-tecnologias-orientadas-para-a-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/medizinonline.com\/pt-pt\/avancos-nas-tecnologias-orientadas-para-a-ia\/","title":{"rendered":"Avan\u00e7os nas tecnologias orientadas para a IA"},"content":{"rendered":"\n

Uma revis\u00e3o recentemente publicada discute de forma abrangente o impacto da intelig\u00eancia artificial (IA) na pr\u00e1tica cl\u00ednica da cardiologia de interven\u00e7\u00e3o (CI), com enfoque nos avan\u00e7os recentes.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Embora o desenvolvimento da IA ainda esteja a dar os primeiros passos, as novas tecnologias prometem melhorias significativas na seguran\u00e7a dos doentes, na estratifica\u00e7\u00e3o dos riscos e nos resultados terap\u00eauticos.\nOs principais objectivos incluem a integra\u00e7\u00e3o de m\u00faltiplas modalidades de imagiologia card\u00edaca, o estabelecimento de sistemas de apoio \u00e0 decis\u00e3o em linha e a cria\u00e7\u00e3o de sistemas m\u00e9dicos automatizados para fornecer dados de sa\u00fade electr\u00f3nicos.\nA utiliza\u00e7\u00e3o da IA na CI pode ser dividida em duas \u00e1reas principais: virtual (processamento de imagens m\u00e9dicas, tomada de decis\u00f5es) e f\u00edsica (procedimentos de interven\u00e7\u00e3o rob\u00f3tica).\nNumerosos estudos demonstraram o potencial da IA na interpreta\u00e7\u00e3o e an\u00e1lise autom\u00e1tica de v\u00e1rias modalidades card\u00edacas, o que melhora significativamente o processo terap\u00eautico. <\/p>\n\n

A intelig\u00eancia artificial (IA), em particular a aprendizagem autom\u00e1tica (ML), permite o processamento e a an\u00e1lise em tempo real de grandes quantidades de dados m\u00e9dicos e ir\u00e1 revolucionar o sistema de sa\u00fade.\nA IA est\u00e1 a desenvolver-se rapidamente, em especial no dom\u00ednio da cardiologia, desde a interpreta\u00e7\u00e3o de electrocardiogramas (ECG) at\u00e9 aos sistemas de apoio \u00e0 decis\u00e3o cl\u00ednica para interven\u00e7\u00f5es cardiol\u00f3gicas.\nA maioria dos dispositivos baseados em IA\/ML aprovados pela Food and Drug Administration (FDA) dos EUA est\u00e1 relacionada com a radiologia e a cardiologia.\nEstes dispositivos permitem aos cardiologistas implementar uma abordagem complexa das doen\u00e7as card\u00edacas, apoiando o diagn\u00f3stico precoce, a estratifica\u00e7\u00e3o do risco do doente antes de interven\u00e7\u00f5es espec\u00edficas e a melhoria global da qualidade dos cuidados.\nA utiliza\u00e7\u00e3o da IA na CI abrange todas as etapas do processo terap\u00eautico, incluindo a avalia\u00e7\u00e3o inicial da dor tor\u00e1cica e\/ou do choque cardiog\u00e9nico no hospital, o planeamento da estrat\u00e9gia de interven\u00e7\u00e3o para uma melhor navega\u00e7\u00e3o e orienta\u00e7\u00e3o e a previs\u00e3o do risco do doente e dos potenciais resultados.\nA natureza espec\u00edfica da CI oferece aos cl\u00ednicos muitas modalidades de imagiologia, incluindo avalia\u00e7\u00f5es anat\u00f3micas e funcionais da doen\u00e7a card\u00edaca estrutural.\nPor conseguinte, a IA \u00e9 vista como uma ferramenta tecnol\u00f3gica promissora que ter\u00e1 um impacto significativo na reconstru\u00e7\u00e3o, an\u00e1lise e interpreta\u00e7\u00e3o de imagens, conduzindo a uma melhoria da disponibilidade e da qualidade dos dados de sa\u00fade e a novos avan\u00e7os nas t\u00e9cnicas anal\u00edticas. <\/p>\n\n

Metodologia da revis\u00e3o<\/h3>\n\n

A metodologia desta revis\u00e3o sistem\u00e1tica baseia-se na declara\u00e7\u00e3o PRISMA.\nForam consideradas publica\u00e7\u00f5es recentes, relat\u00f3rios, protocolos e revis\u00f5es das bases de dados Scopus e Web of Science.\nForam identificadas as palavras-chave “artificial intelligence, machine learning, augmented reality, mixed reality, virtual reality, metaverse, cardiology, interventional cardiology, segmentation, segmentation algorithms, classification algorithms, ethics, AI ethics” e suas varia\u00e7\u00f5es.\nNa primeira etapa, as caracter\u00edsticas do material, como t\u00edtulo e resumo, foram avaliadas levando-se em conta os crit\u00e9rios de exclus\u00e3o (por exemplo, disserta\u00e7\u00f5es e material n\u00e3o relevante do ponto de vista cardiol\u00f3gico foram removidos, enquanto os artigos de texto completo em ingl\u00eas foram considerados).\nSubsequentemente, os artigos e relat\u00f3rios t\u00e9cnicos que cumpriam os crit\u00e9rios foram recuperados e analisados.\nFoi considerado um total de 100 documentos. <\/p>\n\n

Aplica\u00e7\u00e3o da intelig\u00eancia artificial<\/h3>\n\n

Redes neurais artificiais (RNA): <\/strong>As RNA s\u00e3o n\u00f3s interligados que modelam os neur\u00f3nios biol\u00f3gicos como pesos entre os n\u00f3s.\nMelhoram o diagn\u00f3stico e o tratamento de doen\u00e7as cardiovasculares, automatizando a an\u00e1lise de imagens de ecocardiografia e TAC card\u00edacas, o que aumenta a precis\u00e3o e reduz o tempo de dete\u00e7\u00e3o.\nAs RNA aprendem com grandes quantidades de dados e prev\u00eaem resultados com base em padr\u00f5es, o que ajuda significativamente na dete\u00e7\u00e3o precoce de doen\u00e7as.\nApesar das suas vantagens, as RNA enfrentam desafios como a necessidade de grandes quantidades de dados de treino e o risco de sobreajuste.\nT\u00eam sido utilizadas com \u00eaxito na medi\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica da fra\u00e7\u00e3o de eje\u00e7\u00e3o e da tens\u00e3o longitudinal do ventr\u00edculo esquerdo com elevada precis\u00e3o e na diferencia\u00e7\u00e3o da cardiomiopatia hipertr\u00f3fica da hipertrofia fisiol\u00f3gica. <\/p>\n\n

Redes Neuronais Recorrentes (RNNs): <\/strong>As RNN gerem e interpretam dados sequenciais, como registos de ECG e monitoriza\u00e7\u00e3o cont\u00ednua da sa\u00fade dos pacientes, prev\u00eaem resultados de interven\u00e7\u00f5es e ajudam a planear tratamentos eficazes.\nAs solu\u00e7\u00f5es baseadas em RNN, como o DeepHeart, prev\u00eaem riscos cardiovasculares utilizando dados de dispositivos port\u00e1teis.\nAs RNNs tamb\u00e9m automatizam a sele\u00e7\u00e3o do tempo de invers\u00e3o do mioc\u00e1rdio, tornando o processo de diagn\u00f3stico mais eficiente. <\/p>\n\n

Redes Neuronais Convolucionais (CNNs): <\/strong>As CNN processam imagens cardiovasculares complexas e melhoram a precis\u00e3o do diagn\u00f3stico e a efic\u00e1cia do tratamento.\nS\u00e3o cruciais para a an\u00e1lise de angiogramas e ecocardiogramas e para a identifica\u00e7\u00e3o de padr\u00f5es de doen\u00e7as card\u00edacas.\nAs CNN t\u00eam demonstrado sucesso na implanta\u00e7\u00e3o de v\u00e1lvulas a\u00f3rticas transcateter, na classifica\u00e7\u00e3o de ecocardiogramas e na segmenta\u00e7\u00e3o ventricular e t\u00eam tido um impacto significativo na forma\u00e7\u00e3o m\u00e9dica e no reconhecimento da atividade dos cirurgi\u00f5es. <\/p>\n\n

Redes Neuronais de Pico (SNNs): <\/strong>As SNN, redes inspiradas no c\u00e9rebro para analisar dados din\u00e2micos e informa\u00e7\u00f5es dependentes do tempo, s\u00e3o particularmente eficazes na an\u00e1lise de sinais de ECG.\nIdentificam anomalias subtis para a dete\u00e7\u00e3o precoce de arritmias e apoiam interven\u00e7\u00f5es r\u00e1pidas.\nA precis\u00e3o das SNN na classifica\u00e7\u00e3o dos batimentos card\u00edacos e na dete\u00e7\u00e3o de batimentos extra-ventriculares real\u00e7a a sua adaptabilidade em diferentes contextos cl\u00ednicos. <\/p>\n\n

Redes Neuronais Profundas (DNNs):<\/strong> As DNN, com v\u00e1rias camadas entre a entrada e a sa\u00edda, decifram padr\u00f5es complexos em grandes conjuntos de dados e s\u00e3o ferramentas indispens\u00e1veis na an\u00e1lise m\u00e9dica moderna.\nDetectam padr\u00f5es subtis em imagens de diagn\u00f3stico e registos de pacientes e melhoram a avalia\u00e7\u00e3o de interven\u00e7\u00f5es cardiol\u00f3gicas.\nOs m\u00e9todos baseados em DNN prev\u00eaem com precis\u00e3o m\u00faltiplos eventos m\u00e9dicos, avaliam a gravidade das estenoses das art\u00e9rias coron\u00e1rias e melhoram a qualidade do diagn\u00f3stico, gerando novos dados e reduzindo o ru\u00eddo nas imagens de TAC. <\/p>\n\n

Implica\u00e7\u00f5es \u00e9ticas da IA em cardiologia de interven\u00e7\u00e3o<\/h3>\n\n

A utiliza\u00e7\u00e3o de IA em interven\u00e7\u00f5es card\u00edacas requer um escrut\u00ednio \u00e9tico rigoroso, tendo em conta as normas institucionais e as pr\u00e1ticas \u00e9ticas pormenorizadas.\nAs interven\u00e7\u00f5es cardiol\u00f3gicas, muitas vezes em situa\u00e7\u00f5es de risco de vida, apresentam dilemas \u00e9ticos relativamente \u00e0 reanima\u00e7\u00e3o e \u00e0s implica\u00e7\u00f5es legais.\nAs recomenda\u00e7\u00f5es de IA aumentam a complexidade da responsabilidade e da tomada de decis\u00f5es.\nA tecnologia emergente de g\u00e9meos digitais, que representa sistemas f\u00edsicos em tempo real, promete analisar conjuntos de dados complexos e sugerir vias de tratamento.\nAs quest\u00f5es de propriedade, controlo e tomada de decis\u00f5es relativas aos g\u00e9meos digitais t\u00eam de ser clarificadas, exigindo protocolos \u00e9ticos acess\u00edveis. <\/p>\n\n

A regulamenta\u00e7\u00e3o da IA nos cuidados de sa\u00fade est\u00e1 a evoluir, mas centra-se na IA explic\u00e1vel (XAI) e na IA fi\u00e1vel (TAI).\nA regulamenta\u00e7\u00e3o nacional e internacional, como a Lista Europeia de Avalia\u00e7\u00e3o da Intelig\u00eancia Artificial de Confian\u00e7a (ALTAI), est\u00e1 a tentar acompanhar a r\u00e1pida evolu\u00e7\u00e3o tecnol\u00f3gica.\nAs considera\u00e7\u00f5es \u00e9ticas e t\u00e9cnicas s\u00e3o cruciais para a integra\u00e7\u00e3o da IA na CI. <\/p>\n\n

Abordagem futura: Realidade aumentada e visualiza\u00e7\u00e3o 3D apoiada por IA<\/h3>\n\n

A integra\u00e7\u00e3o da IA em tecnologias imersivas \u00e9 crucial para o tratamento de dados m\u00e9dicos complexos e visualiza\u00e7\u00f5es 3D.\nOs desenvolvimentos actuais permitem a reconstru\u00e7\u00e3o 3D de \u00f3rg\u00e3os, o que \u00e9 de grande import\u00e2ncia para a pr\u00e1tica cl\u00ednica e a forma\u00e7\u00e3o.\nAs simula\u00e7\u00f5es baseadas em IA ir\u00e3o formar cardiologistas de interven\u00e7\u00e3o num ambiente seguro e melhorar as suas compet\u00eancias.\nAs tecnologias imersivas, combinadas com a IA, facilitar\u00e3o as reuni\u00f5es de equipas card\u00edacas multidisciplinares \u00e0 dist\u00e2ncia, ultrapassar\u00e3o as barreiras geogr\u00e1ficas e melhorar\u00e3o a presta\u00e7\u00e3o de cuidados de sa\u00fade. <\/p>\n\n

Discuss\u00e3o e conclus\u00f5es<\/h3>\n\n

O papel transformador da IA na CI melhora a precis\u00e3o do diagn\u00f3stico, os resultados do tratamento, a monitoriza\u00e7\u00e3o remota e a forma\u00e7\u00e3o.\nOs sistemas rob\u00f3ticos baseados em IA apoiam movimentos precisos durante os procedimentos, melhoram os resultados e reduzem a fadiga dos m\u00e9dicos.\nNo entanto, h\u00e1 que ter em conta limita\u00e7\u00f5es como a depend\u00eancia de dados e a falta de transpar\u00eancia.\nAs considera\u00e7\u00f5es \u00e9ticas e a compreens\u00e3o dos mecanismos de IA s\u00e3o essenciais para uma integra\u00e7\u00e3o efectiva no sistema de sa\u00fade.\nA combina\u00e7\u00e3o da IA e da CI promete aumentar a efici\u00eancia e a precis\u00e3o da imagiologia cardiovascular, reduzindo simultaneamente os custos.\nApesar dos desafios que se colocam \u00e0 plena integra\u00e7\u00e3o e \u00e0 aplica\u00e7\u00e3o cl\u00ednica, a IA oferece um enorme potencial para melhorar os cuidados de sa\u00fade.\nOs futuros desenvolvimentos em simula\u00e7\u00f5es baseadas em IA e tecnologias imersivas ir\u00e3o revolucionar a CI, fornecer solu\u00e7\u00f5es personalizadas, interactivas e eficientes e, em \u00faltima an\u00e1lise, transformar a cardiologia e melhorar os cuidados de sa\u00fade. <\/p>\n\n

Fonte: Rudnicka Z, Pr\u0119gowska A, Gl\u0105dys K, et al.: Advancements in artificial intelligence-driven techniques for interventional cardiology. Cardiol J 2024; 31(2): 321\u2013341. doi: 10.5603\/cj.98650. Epub 2024 Jan 22. PMID: 38247435; PMCID: PMC11076027.<\/em><\/p>\n\n

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CARDIOVASC 2024; 23(2): 29\u201330<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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