Enviar uma selfie para o médico pode vir a ser, num futuro próximo, a forma mais simples e acessível para a deteção da existência de doença cardíaca num indivíduo.
De acordo com um estudo publicado recentemente no European Heart Journal, é possível usar um algoritmo computadorizado de aprendizagem profunda para detetar a Doença Arterial Coronária (DAC), através da análise de 4 fotografias do rosto de uma pessoa.
Esta técnica está ainda nos estádios iniciais de desenvolvimento e terá que ser testada em grandes grupos populacionais de diferentes etnias, mas os investigadores defendem que tem um grande potencial para ser usado no rastreio e identificação da doença coronária na população em geral ou em grupos de alto risco, que poderão depois ser encaminhados para uma averiguação clínica mais aprofundada.
Sabe-se que algumas caraterísticas faciais estão associadas a um maior risco de doenças do coração.
Alguns destes sinais são rugas ou pregas no rosto, enfraquecimento do cabelo ou aparecimento de cabelos brancos, ruga na orelha, xantelasma (pequenos depósitos de colesterol de cor amarela que surgem debaixo da pele, na zona dos olhos) e arco corneano (depósitos de gordura ou colesterol que surgem com a aparência de um arco opaco à volta da córnea ocular).
Estes sinais são, no entanto, difíceis de utilizar para prever ou quantificar o risco de doença cardíaca de uma forma consistente.
Os investigadores do Brain and Cognition Institute da Universidade Tsinghua em Pequim na China, recrutaram 5,796 doentes de 8 hospitais no país para realizar este estudo entre 2017 e 2019.
Estes pacientes estavam a ser acompanhados com técnicas de imagiologia, como a angiografia coronária ou angiotomografia coronária, para avaliação dos seus vasos sanguíneos na deteção da doença.
A totalidade dos doentes foi dividida em dois grupos: 90% (5,216) dos pacientes foram integrados no grupo de treino e os restantes 10% (580) foram integrados no grupo de validação.
Enfermeiros de investigação previamente treinados, tiraram 4 fotografias ao rosto dos pacientes com máquinas fotográficas digitais.
Estas fotografias corresponderam a uma imagem frontal, duas de perfil e outra do topo da cabeça. Os pacientes foram ainda entrevistados para a recolha de dados demográficos suplementares como o estatuto socioeconómico, estilo de vida e historial médico.
Posteriormente um grupo de radiologistas fez a revisão dos angiogramas dos pacientes, estabelecendo o grau de doença cardíaca com base no nível de estreitamento (50% ou mais) dos vasos sanguíneos e a sua localização.
Depois da recolha desta informação, os dados foram usados para criar, treinar e validar o algoritmo de aprendizagem profunda utilizado no estudo.
De seguida os investigadores testaram este algoritmo em mais 1,013 pacientes de 9 hospitais chineses. A maioria dos pacientes em todos os grupos testados tinham etnia chinesa Han.
Com este método, os cientistas chineses descobriram que o algoritmo apresentou uma melhor performance a prever o risco de doença arterial coronária, quando comparado com os métodos tradicionais de diagnóstico como o modelo Daimond-Forrester e o CAD Consortium Clinical Score.
No grupo de validação, o algoritmo conseguiu detetar a doença em 80% dos casos e detetar a não existência da doença em 61% dos casos. No grupo de treino foi detetada a doença em 80% dos pacientes e detetada a não existência da doença em 54% dos doentes.
Apesar destes resultados, o estudo apresenta algumas limitações pertinentes, como a necessidade de aplicar e validar o teste em populações de maior dimensão e diversidade étnica, bem como as implicações éticas da má utilização dos dados com potencial para fomentar a discriminação.
Outra questão é a disseminação de dados de saúde sensíveis que podem ser facilmente retirados de uma fotografia de rosto e a potencial ameaça à proteção geral de dados pessoais que poderá impactar os seguros de saúde.
Algumas abordagens já foram feitas no caso de dados de natureza genética, mas ainda não foram estabelecidas regras claras no caso da utilização da Inteligência Artificial na medicina.
A doença cardíaca é uma designação geral para um conjunto diverso de condições médicas agudas, como o enfarte, ou crónicas que afetam uma parte ou a totalidade do coração.
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Referências:
- Shen Lin, Zhigang Li, Bowen Fu, Sipeng Chen, Xi Li, Yang Wang, Xiaoyi Wang, Bin Lv, Bo Xu, Xiantao Song, Yao-Jun Zhang, Xiang Cheng, Weijian Huang, Jun Pu, Qi Zhang, Yunlong Xia, Bai Du, Xiangyang Ji, Zhe Zheng. Feasibility of using deep learning to detect coronary artery disease based on facial photo. European Heart Journal, 2020; DOI: 10.1093/eurheartj/ehaa640
- Christos P. Kotanidis, Charalambos Antoniades. Selfies in cardiovascular medicine: welcome to a new era of medical diagnostics. European Heart Journal, 2020; DOI: 10.1093/eurheartj/ehaa608
- European Society of Cardiology. (2020, August 21). ‘Selfies’ could be used to detect heart disease: New research uses artificial intelligence to analyze facial photos. ScienceDaily. Retrieved August 24, 2020 from www.sciencedaily.com/releases/2020/08/200821103853.htm
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