APLICAÇÃO DE APRENDIZADO DE MÁQUINA NO ENTENDIMENTO E DIAGNÓSTICO DA ATEROSCLEROSE: UMA REVISÃO SISTEMÁTICA DA LITERATURA
DOI:
https://doi.org/10.18616/inova.v15i5.9054Resumo
A aterosclerose é uma doença caracterizada pelo acúmulo de placas de gordura, cálcio e outros elementos na parede das artérias, representando um desafio significativo na medicina cardiovascular devido à sua complexidade diagnóstica e prognóstica. Recentemente, o aprendizado de máquina (AM), uma vertente da inteligência artificial, tem emergido como uma ferramenta promissora para aprimorar o entendimento e o diagnóstico da aterosclerose. Este artigo explora a aplicação de técnicas de AM no diagnóstico e prognóstico da aterosclerose, comparando-as com os métodos diagnósticos tradicionais. O objetivo é investigar como o AM pode melhorar a precisão do diagnóstico, facilitar a identificação precoce de pacientes em risco e aprimorar o prognóstico da doença.
Como estratégia de busca, foi utilizado o mnemônico PICODT, que significa População, Intervenção, Comparação, Resultados, Delineamento do Estudo e Tempo. A revisão incluiu estudos que aplicaram AM e Inteligência Artificial (IA) em modelos cardiovasculares, sem restrições de desenho de estudo ou população. A pesquisa foi conduzida utilizando bases de dados médicas e científicas, com foco em publicações dos últimos cinco anos para garantir a relevância das técnicas de AM.
Os resultados indicam uma tendência crescente na aplicação de AM na medicina cardiovascular, especialmente na aterosclerose. Estudos demonstraram que o AM pode oferecer diagnósticos mais precisos e prognósticos mais confiáveis em comparação com os métodos convencionais. Além disso, o AM tem o potencial de transformar o manejo clínico da aterosclerose, proporcionando intervenções mais eficazes e personalizadas.
Este artigo contribui para a compreensão da aplicação de AM na aterosclerose, destacando seu potencial para melhorar os resultados clínicos visto que as pesquisas em AM na medicina cardiovascular estão em uma fase promissora, e espera-se que continue a evoluir, oferecendo novas perspectivas para o diagnóstico e tratamento da aterosclerose.
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