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Biomarcador de voz pode prever entupimento de artéria coronariana, mostra estudo

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Uma equipe de pesquisa liderada pela Mayo Clinic, organização não governamental da área de serviços médicos e pesquisas médico-hospitalares, criou um algoritmo baseado em inteligência artificial (IA) que pode usar biomarcadores de voz para localizar artérias entupidas, ajudando os médicos a detectar problemas cardíacos.

O estudo publicado na Mayo Clinic Proceedings incluiu 108 participantes que fizeram parte de três gravações de voz de 30 segundos usando um aplicativo de smartphone chamado Vocalis Health. Todas as gravações ocorreram entre 1º de janeiro de 2015 e 28 de fevereiro de 2017.

O aplicativo aproveitou um algoritmo que analisava as amostras de voz dos participantes, identificando mais de 80 recursos de gravação de voz, como frequência, amplitude, tom e cadência. Os pesquisadores pegaram seis características altamente correlacionadas com a doença arterial coronariana (CAD, na sigla em inglês) e as combinaram para formar um único escore. Um terço dos pacientes do estudo recebeu uma pontuação alta e dois terços uma pontuação baixa.

Os pesquisadores descobriram que, quando a pontuação era alta, resultava em uma alta taxa de risco. Uma alta pontuação de biomarcadores de voz não invasivos foi associada a um risco maior de um evento médico relacionado a CAD.

Especificamente, 58,3% dos pacientes com escore (pontuação) de biomarcador de voz alto foram ao hospital devido a dor no peito ou síndrome coronariana aguda. Isso é significativamente maior do que os 30,6% dos pacientes com pontuação de biomarcadores de voz baixa que foram ao hospital.

“Nós não podemos ouvir esses recursos específicos”, disse Jaskanwal Deep Singh Sara, médico bolsista de cardiologia da Mayo Clinic e principal autor do estudo, no comunicado de imprensa. “Esta tecnologia está usando aprendizado de máquina para quantificar algo que não é facilmente quantificável para nós usando nossos cérebros humanos e nossos ouvidos humanos.”

Os pesquisadores acreditam que o sistema nervoso autônomo é responsável por conectar a voz e a CAD. O sistema nervoso autônomo controla as funções corporais subconscientes, incluindo as cordas vocais e o sistema cardiovascular. Apesar da potencial conexão entre eventos de CAD e um biomarcador de voz não invasivo, os pesquisadores admitem que são necessárias mais pesquisas para confirmar suas descobertas, pois os resultados podem diferir em vários ambientes de saúde, países e demografia.

“É definitivamente um campo empolgante, mas ainda há muito trabalho a ser feito”, disse Sara ao siteHealthITAnalytics. “Temos que conhecer as limitações dos dados que temos e precisamos realizar mais estudos em populações mais diversas, ensaios maiores e mais estudos prospectivos como este”, completou.

Os resultados do estudo foram apresentados na 71ª Sessão Científica Anual do American College of Cardiology, que se encerrou na segunda-feira, 4, em Washington, DC.

Outro estudo recente descreveu um método de detecção de doenças cardíacas usando inteligência artificial (IA). Duas condições frequentemente negligenciadas chamadas cardiomiopatia hipertrófica e amiloidose cardíaca podem levar a outros problemas para os pacientes. No entanto, um algoritmo de IA detectou atividades anormais, como o espessamento do músculo cardíaco e a formação de uma proteína não saudável chamada amilóide, identificando as condições cardíacas.

Um estudo publicado em dezembro de 2021 descreve um modelo de IA que monitora biomarcadores metabólicos e cardiovasculares, que podem prever a expectativa de vida com base na saúde cardiovascular. O modelo de IA usou sete biomarcadores metabólicos, incluindo índice de massa corporal, colesterol e triglicerídeos, e determinou como eles se correlacionam com o envelhecimento.

Além disso, os resultados do estudo de biomarcadores de voz foram divulgados quando o Google anunciou planos para pesquisar se os microfones embutidos em um smartphone podem gravar sons cardíacos quando colocados no peito e ajudar a detectar distúrbios nas válvulas cardíacas.

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