Cientistas da Universidade Metropolitana de Osaka desenvolveram um modelo de IA que estima com precisão a idade biológica e cronológica de um paciente, utilizando radiografias torácicas de indivíduos saudáveis coletadas de múltiplas instalações.
Além disso, eles encontraram uma relação positiva entre as diferenças nas idades biológicas estimadas pela IA e as idades cronológicas, e uma variedade de doenças crônicas, como hipertensão, hiperuricemia e doença pulmonar obstrutiva crônica.
No futuro, espera-se que biomarcadores de IA sejam desenvolvidos para prever a expectativa de vida, estimar a gravidade de doenças crônicas e prever riscos relacionados a cirurgias.
Entenda o projeto de pesquisa
E se a expressão ‘aparentar sua idade’ se referisse não ao rosto, mas ao tórax? Cientistas da Universidade Metropolitana de Osaka desenvolveram um modelo avançado de inteligência artificial (IA) que utiliza radiografias torácicas para estimar com precisão a idade cronológica de um paciente.
Mais importante ainda: quando há uma disparidade entre idade biológica e idade cronológica, isso pode sinalizar uma correlação com doenças crônicas. Essas descobertas representam um salto na imagem médica, abrindo o caminho para uma melhor detecção e intervenção precoce de doenças. Os resultados serão publicados na revista The Lancet Healthy Longevity.
A equipe de pesquisa, liderada pelo estudante de pós-graduação Yasuhito Mitsuyama e pelo Dr. Daiju Ueda, do Departamento de Radiologia Diagnóstica e Intervencionista da Escola de Medicina da Universidade Metropolitana de Osaka, construiu um modelo de IA baseado em aprendizado profundo para estimar a idade a partir de radiografias torácicas de indivíduos saudáveis.
Eles então aplicaram o modelo a radiografias de pacientes com doenças conhecidas para analisar a relação entre a idade estimada pela IA e cada doença. Dado que a IA treinada em um único conjunto de dados é propensa a ajuste excessivo, os pesquisadores coletaram dados de múltiplas instituições.
Para o desenvolvimento, treinamento e testes internos e externos do modelo de IA para estimativa de idade, um total de 67.099 radiografias torácicas foram obtidas entre 2008 e 2021 de 36.051 indivíduos saudáveis que passaram por check-ups de saúde em três instalações.
O modelo desenvolvido mostrou um coeficiente de correlação de 0,95 entre a idade estimada pela IA e a idade cronológica. Geralmente, um coeficiente de correlação de 0,9 ou mais é considerado muito forte.
Para validar a utilidade da idade estimada pela IA usando radiografias torácicas como biomarcador, foram compiladas 34.197 radiografias torácicas adicionais de 34.197 pacientes com doenças conhecidas em outras duas instituições.
Resultados da pesquisa
Os resultados revelaram que a diferença entre a idade estimada pela IA e a idade cronológica do paciente estava positivamente correlacionada com uma variedade de doenças crônicas, como hipertensão, hiperuricemia e doença pulmonar obstrutiva crônica.
Em outras palavras, quanto maior a idade estimada pela IA em comparação com a idade cronológica, maior a probabilidade de os indivíduos terem essas doenças.
“A idade cronológica é um dos fatores mais críticos na medicina”, afirmou o Sr. Mitsuyama.
“Nossos resultados sugerem que a idade aparente com base em radiografias torácicas pode refletir com precisão condições de saúde além da idade cronológica. Pretendemos desenvolver ainda mais essa pesquisa e aplicá-la para estimar a gravidade de doenças crônicas, prever a expectativa de vida e antecipar possíveis complicações cirúrgicas.”
Referência:
Yasuhito Mitsuyama, Toshimasa Matsumoto, Hiroyuki Tatekawa, Shannon L Walston, Tatsuo Kimura, Akira Yamamoto, Toshio Watanabe, Yukio Miki, Daiju Ueda. Chest radiography as a biomarker of ageing: artificial intelligence-based, multi-institutional model development and validation in Japan. The Lancet Healthy Longevity, 2023; DOI: 10.1016/S2666-7568(23)00133-2
