Ferramenta experimental de IA prevê quais pacientes com COVID-19 desenvolvem doença respiratória

Uma ferramenta de inteligência artificial previu com precisão quais pacientes recém-infectados pelo vírus COVID-19 desenvolveriam doenças respiratórias graves, segundo um novo estudo. O trabalho foi liderado pela Faculdade de Medicina Grossman da NYU e pelo Instituto Courant de Ciências Matemáticas da Universidade de Nova York, em parceria com o Hospital Central de Wenzhou e o Hospital Popular de Cangnan, ambos em Wenzhou, China. Nomeado “SARS-CoV-2”, o novo vírus causa a doença chamada “doença de coronavírus 2019” ou “COVID-19”. Em 30 de março, o vírus havia infectado 735.560 pacientes em todo o mundo. Segundo a Organização Mundial da Saúde, a doença causou mais de 34.830 mortes até o momento, mais frequentemente entre pacientes idosos com condições de saúde subjacentes. O Departamento de Saúde do Estado de Nova York registrou mais de 33.700 casos até o momento na cidade de Nova York. Publicado on-line em 30 de março na revista Computers, Materials & Continua, o estudo também revelou os melhores indicadores de gravidade futura e descobriu que eles não eram o esperado. “Embora ainda haja trabalho para validar ainda mais nosso modelo, ele é promissor como outra ferramenta para prever os pacientes mais vulneráveis ​​ao vírus, mas apenas para apoiar a experiência clínica dos médicos no tratamento de infecções virais”, diz Megan Coffee, autora do estudo. , MD, PhD, professor assistente clínico na Divisão de Doenças Infecciosas e Imunologia no Departamento de Medicina da NYU Grossman School of Medicine. “Nosso objetivo era projetar e implantar uma ferramenta de apoio à decisão usando recursos de IA – principalmente análises preditivas – para sinalizar a gravidade futura do coronavírus clínico”, diz o co-autor Anasse Bari, PhD, professor assistente clínico de Ciência da Computação no Courant instituto. “Esperamos que a ferramenta, quando totalmente desenvolvida, seja útil para os médicos, pois avaliam quais pacientes moderadamente doentes realmente precisam de camas e quem pode ir com segurança para casa, com os recursos hospitalares escassos”. Preditores de surpresa Para o estudo, foram coletados achados demográficos, laboratoriais e radiológicos de 53 pacientes, cada um com um resultado positivo em janeiro de 2020 para o vírus SARS-CoV2 nos dois hospitais chineses. Os sintomas eram tipicamente leves no início, incluindo tosse, febre e dor de estômago. Em uma minoria de pacientes, no entanto, sintomas graves se desenvolveram com uma semana, incluindo pneumonia. O objetivo do novo estudo foi determinar se as técnicas de IA poderiam ajudar a prever com precisão quais pacientes com o vírus desenvolveriam a Síndrome da Angústia Respiratória Aguda ou SDRA, o acúmulo de líquido nos pulmões que pode ser fatal em idosos. Para o novo estudo, os pesquisadores projetaram modelos de computador que tomam decisões com base nos dados fornecidos a eles, com os programas ficando “mais inteligentes” quanto mais dados eles consideram. Especificamente, o estudo atual usou árvores de decisão que rastreiam séries de decisões entre opções e modelam as conseqüências potenciais das escolhas em cada etapa do caminho. Os pesquisadores ficaram surpresos ao descobrir que características consideradas como características do COVID-19, como certos padrões observados nas imagens pulmonares (por exemplo, opacidades em vidro fosco), febre e fortes respostas imunes, não foram úteis para prever qual dos muitos pacientes com doença inicial. , sintomas leves iriam desenvolver doença pulmonar grave. A idade e o gênero também não foram úteis na predição de doenças graves, embora estudos anteriores tenham encontrado homens com mais de 60 anos em maior risco. Em vez disso, a nova ferramenta de IA descobriu que alterações em três características – níveis da enzima hepática alanina aminotransferase (ALT), mialgia relatada e níveis de hemoglobina – eram preditores mais precisos de doenças graves subsequentes. Juntamente com outros fatores, a equipe relatou ser capaz de prever o risco de SDRA com até 80% de precisão. Os níveis de ALT – que aumentam drasticamente quando doenças como hepatite danificam o fígado – eram apenas um pouco mais altos em pacientes com COVID-19, dizem os pesquisadores, mas ainda se destacavam na previsão de gravidade. Além disso, dores musculares profundas (mialgia) também eram mais comuns e foram ligadas por pesquisas anteriores a uma maior inflamação geral no corpo. Por fim, níveis mais altos de hemoglobina, a proteína que contém ferro que permite que as células sanguíneas transportem oxigênio para os tecidos corporais, também estavam ligados a problemas respiratórios posteriores. Isso poderia ser explicado por outros fatores, como o fumo não declarado de tabaco, que há muito está associado ao aumento dos níveis de hemoglobina? Dos 33 pacientes do Hospital Central de Wenzhou entrevistados sobre tabagismo, os dois que relataram ter fumado, também relataram ter parado de fumar. As limitações do estudo, dizem os autores, incluíram o conjunto de dados relativamente pequeno e a gravidade clínica limitada da doença na população estudada. Este último pode ser devido em parte a uma escassez ainda inexplicável de pacientes idosos internados nos hospitais durante o período do estudo. A idade média dos pacientes foi de 43 anos. “Na minha prática clínica, prestarei mais atenção aos nossos pontos de dados, observando os pacientes mais próximos se, por exemplo, se queixarem de mialgia grave”, acrescenta Coffee. “É emocionante poder compartilhar dados com o campo em tempo real, quando isso pode ser útil. Em todas as epidemias passadas, os artigos de periódicos só eram publicados bem depois que as infecções diminuíam”.
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