Notícia

Método automático apoia diagnóstico de aterosclerose

Fonte

Jornal da Unicamp

Data

quarta-feira, 7 setembro 2022 15:05

Áreas

Cardiologia. Diagnóstico. Doenças Cardiológicas. Inteligência Artificial. Processamento de Imagens. Saúde Pública. Ultrassom.

Um algoritmo baseado em inteligência artificial, criado por pesquisadores da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) em parceria com a Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), conseguiu identificar automaticamente alterações na espessura da subcamada íntima da artéria carótida (parede mais fina do vaso que transporta sangue e oxigênio para o cérebro) a partir de imagens comuns de exames de ultrassonografia. O software para tratamento e análise de imagens usa técnicas baseadas em valores de extinção topológicos e morfologia matemática para limitar regiões de interesse e ressaltar aspectos desejados.

De acordo com o Dr. Wilson Nadruz Junior, professor e pesquisador da Faculdade de Ciências Médicas (FCM-Unicamp), a tecnologia foi capaz de processar as imagens médicas, permitindo que a medição específica da subcamada íntima, normalmente feita por profissionais altamente treinados e em aparelhos de pesquisa, seja realizada de forma automática por qualquer ultrassonografista em equipamentos de rotina clínica. “Acreditamos que essa tecnologia tem um enorme potencial para a prevenção cardiovascular, o tratamento precoce e a redução de doenças cardiovasculares futuras”, disse o cardiologista.

Além dos exames tradicionais

Atualmente, o diagnóstico da aterosclerose é feito por métodos de imagem invasivos, como o cateterismo, ou indiretos, como a ressonância magnética e a angiotomografia. Normalmente, esses métodos são caros e demorados. O exame de ultrassonografia na região do pescoço, por sua vez, é um método não-invasivo, usado há mais de três décadas para identificação de placas que elevam o risco de doenças cardiovasculares. Ele permite obter a medida na parede carotídea de uma estrutura conhecida como complexo íntima-média.

O tecido íntimo é a camada mais fina, e o médio representa uma parte mais grossa da parede carotídea. Hoje, por meio da medida do complexo íntima-média, não é possível diferenciar se as alterações são causadas por aumento da subcamada íntima, uma medida mais específica de aterosclerose, ou por aumento da subcamada média, que ocorre pelo crescimento de células musculares e tem menor valor prognóstico. Neste contexto, estudos recentes conduzidos na Unicamp, assim como por grupos de pesquisa no exterior, indicam que as alterações na camada íntima, que tem contato com o sangue, estariam mais associadas a problemas cardiovasculares mais graves, sendo mais importantes para predizer o risco de doenças.

Segundo o professor Wilson Nadruz Junior, vários grupos já fizeram a separação das camadas que compõem esses importantes vasos do corpo humano de forma manual nas imagens. A segmentação das frações da parede carotídea nos exames de rotina, contudo, dificilmente é visível, mesmo em imagens de alta resolução, pois a estrutura que as divide é muito tênue, exigindo equipamentos especializados e o acompanhamento de um especialista treinado. Por isso, a inteligência artificial pode ser uma opção interessante para detectar anomalias mais discretas que podem rapidamente direcionar melhor o tratamento para as doenças em estágio subclínico, quando ainda não há sintomas. “A intenção não é substituir o trabalho dos especialistas, mas pré-classificar e caracterizar as imagens de maneira confiável, para a posterior avaliação do especialista. Seria um exame feito antes de o paciente chegar ao cardiologista”, explicou o professor Wilson Nadruz Junior.

Para o Dr. José Roberto Matos Souza, coordenador do serviço de ecocardiografia do Hospital de Clínicas da Unicamp, o algoritmo pode ser a chave para diagnósticos mais rápidos e eficientes de casos de aterosclerose, doença silenciosa, caracterizada pelo acúmulo de gordura nas artérias, que dificulta a passagem do sangue e que pode levar a infartos, derrames e até morte súbita. A aterosclerose é considerada a segunda maior causa de mortes no mundo, depois da COVID-19, segundo a OMS. “Essa é uma doença de evolução lenta que costuma apresentar sintomas só em estágio avançado e que podem se manifestar já em situação de emergência. Com novas formas para o diagnóstico precoce poderemos salvar muitas vidas”, disse o cardiologista e professor da FCM-Unicamp.

Acesse a notícia completa na página do Jornal da Unicamp ou na página da Agência Inova Unicamp.

Fonte: Ana Paula Palazi, Agência Inova Unicamp e Jornal da Unicamp. Imagem: software para análise de imagens de ultrassom permite medir a camada mais fina da artéria carótida. Fonte: Pedro Amatuzzi, Agência Inova Unicamp.

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