Investigadores da Faculdade de Medicina da Universidade do Porto (FMUP) recorreram à Inteligência Artificial para prever quais os doentes cardiovasculares com maior risco de desenvolverem problemas neurológicos após uma cirurgia a artéria carótida, foi hoje revelado.
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Em comunicado, a FMUP esclarece que no estudo, publicado no Journal of Clinical Medicine, os investigadores aplicaram um algoritmo baseado em Inteligência Artificial para “determinar as características dos doentes que poderão ter problemas neurológicos intraoperatórios” se forem submetidos à cirurgia, designada clinicamente de endarterectomia carotídea.
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Esta cirurgia pretende prevenir que doentes com estreitamento ou obstrução das artérias carótidas internas – que conduzem o oxigénio e sangue ao cérebro – venham a ter acidentes vasculares cerebrais (AVC).
“Embora seja muito usado, este tratamento pode ter como efeitos adversos défices neurológicos, como confusão e alterações na fala, na função motora e na consciência”, refere a FMUP, destacando que tais efeitos podem, a curto e longo prazo, conduzir a riscos de eventos cardiovasculares.
No decorrer do estudo, os investigadores descobriram que a obesidade é o “principal fator de risco independente” para a ocorrência de défices neurológicos persistentes após este tipo de cirurgia, tendo desenvolvido uma “árvore de decisão terapêutica com base num algoritmo de inteligência artificial”.
Citados no comunicado, os autores do estudo esclarecem que o novo algoritmo “permite desaconselhar a cirurgia, em alguns casos, e otimizar um plano de tratamento alternativo adequado”.
“A utilidade clínica deste algoritmo poderá ser extensa, sobretudo no planeamento e otimização da qualidade de intervenção nestes pacientes, e será alvo de validação internacional”, acrescentam.
A endarterectomia carotídea é a cirurgia recomendada para o tratamento de doentes com e sem sintomas.
Estima-se que 58 milhões de pessoas no mundo, sobretudo homens, tenham uma estenose carotídea que obrigue a realizar esta intervenção.
A investigação foi desenvolvida por Juliana Pereira Macedo, Luís Duarte Gamas, António Pereira Neves, Joana Mourão, José Paulo Andrade e João Rocha Neves.
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