Pesquisadores do Reino Unido desenvolveram um algoritmo capaz de prever, com bastante precisão, os risco de uma pessoa ter um ataque cardíaco. O estudo sobre o CoDE-ACS, que está em testes na Escócia.

A tecnologia mais uma vez surge como aliada para a prevenção e tratamento de doenças e agravos de saúde. Vale lembrar que os sintomas de um ataque cardíaco nem sempre seguem as conhecidas regras de dor no peito e formigamento no braço esquerdo.

Em alguns casos, enjoos, suor excessivo e até dor de estômago foram relatados em eventos pré-crise.
Todos esses sintomas também podem ser apresentados em outros quadros clínicos, por exemplo em crises de pânico.

Com intuito de diferenciar esses sintomas, alguns serviços utilizam exames de sangue que medem a quantidade troponina presente na corrente sanguínea, além do já conhecido eletrocardiograma.

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A troponina é uma proteína presente no músculo cardíaco, que aumenta de quantidade quando há algum dano ao coração. Mas a quantidade dessa proteína pode variar, dependo de fatores pessoais, como idade, sexo e hábitos de vida.

Pensando em todas essas variáveis, os pesquisadores desenvolveram um algoritmo de Machine Learning capaz de agrupar dados de sinais, sintomas, exames de ECG e sangue, que confere um score de risco do paciente.

O CoDE-ACS (Colaboração para o Diagnóstico e Avaliação da Síndrome Coronariana Aguda, em tradução livre), foi treinado com base nos dados de 10.038 pacientes, e validado com dados externos de mais 10.286 participantes.

Com análise individual dos casos o CoDE-ACS, obteve um boa margem de acertos nos casos infarto, agilizando o serviço de triagem para tratamento.
Para os pesquisadores, o algoritmo pode ser utilizado como uma ferramenta essencial para realização de triagem de pacientes com alto risco de infarto.

Além disso, o uso do CoDE-ACS pode agilizar o serviço das salas de emergência, melhorando o tempo de atendimento e diminuindo desfechos fatais. O algoritmo atualmente está em testes na Escócia.

Fonte: Tecmundo