Inteligência Artificial consegue decifrar idade cronológica com imagens do tórax; entenda
Pesquisadores japoneses desenvolveram um modelo avançado
A detecção da idade cronológica e de doenças crônicas foi facilitada com uma nova descoberta feita por pesquisadores japoneses. Uma equipe de cientistas da Universidade Metropolitana de Osaka desenvolveu um modelo avançado de inteligência artificial (IA) que realiza uma estimativa precisa de quantos anos os pacientes têm utilizando radiografias de tórax. Além disso, quando a tecnologia localiza alguma mudança incomum nas imagens sinaliza se existe ou não alguma correlação com doenças crônicas.
A pesquisa, publicada na revista The Lancet Healthy Longevity, se apresenta como mais um caminho para uma a detecção precoce de problemas crônicos através de um único exame. O desenvolvimento, treinamento, teste interno e externo do modelo de IA utilizou um total de 67.099 radiografias de tórax, obtidas entre 2008 e 2021 de 36.051 indivíduos saudáveis que realizaram exames de saúde em três instituições japonesas diferentes.
Como resultado, o programa desenvolvido mostrou um coeficiente de correlação de 0,95 entre a idade estimada pelo IA e a idade cronológica. Geralmente, um coeficiente de correlação de 0,9 ou superior é considerado muito forte pelos pesquisadores.
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Dessa forma, a equipe chegou à conclusão que, quanto maior a idade estimada pelo IA em relação à idade cronológica, maior a probabilidade de os indivíduos apresentarem doenças crônicas como hipertensão, hiperuricemia e doença pulmonar obstrutiva crônica.
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— A idade cronológica é um dos fatores mais críticos na medicina. Nossos resultados sugerem que a idade aparente baseada na radiografia de tórax pode refletir com precisão as condições de saúde além da idade cronológica. Nosso objetivo é desenvolver ainda mais esta pesquisa e aplicá-la para estimar a gravidade de doenças crônicas, prever a expectativa de vida e prever possíveis complicações cirúrgicas — afirma Yasuhito Mitsuyama, co-autor do estudo e pesquisador da Medicina da Universidade Metropolitana de Osaka.
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