Καρδιά: Machine Learning Aplicada ao Fluxo de Pacientes com Dor Torácica
Aprendizado de máquina. Fluxo de pacientes. Dor torácica. Doenças cardiovasculares.
As doenças cardiovasculares (DCV) são a principal causa de morte no mundo. De acordo com a American Heart Association, a doença arterial coronária, é a causa de morte de aproximadamente 1 entre 7 pessoas nos Estados Unidos. No Brasil, a DCV também é a principal causa de óbito por doenças crônicas não transmissíveis. Em 2007, 27,4% das internações de pacientes com idade acima de 60 anos foram devido a DVC. Diante do paciente com dor torácica, prever quem terá evento cardiovascular adverso ou não, principalmente naqueles com risco intermediário e baixo, nem sempre é tarefa fácil e o apoio da tecnologia tem sido cada vez maior. Machine learning (ML) é um campo da computação que usa algoritmos para identificar padrões em grandes conjuntos de dados com inúmeras variáveis, podendo ser usado para prever resultados variados com base nos dados. Portanto, o objetivo deste estudo será de utilizar os dados de angiotomografias das artérias coronárias, além dos dados clínicos e laboratoriais dos pacientes que serão avaliados de acordo com os respectivos protocolos de atendimentos, nas unidades hospitalares de dor torácica, para analisar a viabilidade e precisão do ML para prever eventos cardiovasculares.