Um programa automatizado de aprendizado de máquina desenvolvido por pesquisadores da Edith Cowan College (ECU) em conjunto com a Universidade de Manitoba conseguiu identificar possíveis incidentes cardiovasculares ou riscos de queda e fraturas com base nas varreduras de densidade óssea realizadas durante os testes clínicos de rotina.
Ao aplicar o algoritmo a imagens de avaliação de fraturas vertebrais (AGV) tiradas em mulheres mais velhas durante o teste de densidade óssea de rotina, geralmente como parte dos planos de tratamento para osteoporose, foi avaliada a presença e a extensão do paciente sobre calcificação aórtica stomach (AAC).
O algoritmo reduz significativamente o prazo para a exibição da AAC, levando menos de um minuto para prever pontuações da AAC para milhares de imagens, em comparação com os cinco a seis minutos necessários para um leitor experiente obter a pontuação da AAC de uma imagem.
Durante sua pesquisa, o colega de pesquisa da ECU Cassandra Smith descobriu que 58% dos indivíduos mais velhos examinados durante os testes de densidade óssea de rotina apresentaram níveis moderados a altos de AAC, com um em quatro caminhando pela porta que eles tinham AAC alto, colocando -os no maior risco de ataque cardíaco e derrame.
“As mulheres são reconhecidas como estando em rastreamento e pouco tratadas para doenças cardiovasculares. Este estudo mostra que podemos usar máquinas de densidade óssea de baixa radiação e baixa radiação para identificar mulheres com alto risco de doenças cardiovasculares, o que lhes permitiria procurar tratamento.
“As pessoas que têm AAC não apresentam sintomas e, sem fazer triagem específica para a AAC, esse prognóstico geralmente passa despercebido. Ao aplicar esse algoritmo durante as varreduras de densidade óssea, as mulheres têm uma probability muito melhor de diagnóstico”, disse Smith.
Usando o mesmo algoritmo, o colega de pesquisa sênior da ECU, Dr. Marc Sim, descobriu que esses pacientes com pontuações moderadas a altas da AAC também tiveram uma maior probability de hospitalização e fraturas associadas à queda, em comparação com aqueles com baixos escores da AAC.
“Quanto maior a calcificação em suas artérias, maior o risco de quedas e fraturas”, disse o Dr. Sim.
“Quando olhamos para quedas tradicionais e fatores de risco de fraturas, coisas como você caíram no ano passado e a densidade mineral óssea geralmente são indicadores muito bons de quão provável alguém tem cair e fraturar. Alguns medicamentos também estão associados a riscos de quedas mais altas. Raramente consideramos a saúde vascular ao considerar quedas e fraturas.
“Nossa análise descobriu que a AAC contribuiu muito forte para os riscos de quedas e foi realmente mais significativa do que outros fatores que são clinicamente identificados como fatores de risco de quedas”.
O Dr. Sim disse que o novo algoritmo da máquina, quando aplicado a varreduras de densidade óssea, poderia dar aos médicos mais informações sobre a saúde vascular dos pacientes, que é um fator de risco sub-reconhecido para quedas e fraturas.
