APLICAÇÃO DE APRENDIZADO DE MÁQUINA NO ENTENDIMENTO E DIAGNÓSTICO DA ATEROSCLEROSE: UMA REVISÃO SISTEMÁTICA DA LITERATURA
DOI:
https://doi.org/10.18616/inova.v15i5.9054Abstract
Atherosclerosis is a disease characterized by the accumulation of fat plaques, calcium, and other elements in the arterial walls, representing a significant challenge in cardiovascular medicine due to its diagnostic and prognostic complexity. Recently, machine learning (ML), a branch of artificial intelligence, has emerged as a promising tool to enhance the understanding and diagnosis of atherosclerosis. This article explores the application of ML techniques in the diagnosis and prognosis of atherosclerosis, comparing them with traditional diagnostic methods. The goal is to investigate how ML can improve diagnostic accuracy, facilitate early identification of at-risk patients, and enhance disease prognosis.
The search strategy used the mnemonic PICODT, which stands for Population, Intervention, Comparison, Outcomes, Study Design, and Time.. The review included studies that applied ML and AI in cardiovascular models, without restrictions on study design or population. The research was conducted using medical and scientific databases, focusing on publications from the last five years to ensure the relevance of ML techniques.
The results indicate a growing trend in the application of ML in cardiovascular medicine, especially in atherosclerosis. Studies have shown that ML can provide more accurate diagnoses and more reliable prognoses compared to conventional methods. Additionally, ML has the potential to transform the clinical management of atherosclerosis, offering more effective and personalized interventions.
This article contributes to the understanding of ML application in atherosclerosis, highlighting its potential to improve clinical outcomes and the quality of life of patients. ML research in cardiovascular medicine is in a promising phase, and it is expected to continue evolving, offering new perspectives for the diagnosis and treatment of atherosclerosis.
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