Utilizar a IA para determinar a sua idade biológica

A Inteligência Artificial (IA) tem agora a capacidade de lhe dizer a sua idade biológica, não olhando para o seu rosto, mas para radiografias do seu peito. Esta é apenas mais uma das mais recentes aplicações da IA no domínio da medicina. Os cientistas criaram um modelo que prevê com exatidão a idade de um paciente, analisando simplesmente uma imagem de raio-X do seu peito.

O estudo

Um estudo recente da Universidade Metropolitana de Osaka investiga o potencial das radiografias torácicas como um biomarcador único para o envelhecimento. O estudo utilizou técnicas de inteligência artificial (IA) para analisar radiografias torácicas e investigar a sua correlação com o envelhecimento e a doença.

A investigação foi conduzida por Yasuhito Mitsuyama, médico, e uma equipa de cientistas. O principal objetivo era desenvolver um modelo baseado em IA capaz de estimar a idade de um indivíduo utilizando radiografias torácicas.

Esta abordagem inovadora utilizou um conjunto de dados multi-institucional de indivíduos saudáveis de cinco instituições no Japão. O estudo foi dividido em duas fases: modelação de biomarcadores e investigação de correlação.

Fase de modelação de biomarcadores

Durante a fase de modelação dos biomarcadores, os investigadores treinaram e afinaram um modelo de IA utilizando radiografias do tórax de indivíduos saudáveis. Este modelo tinha como objetivo estimar a idade cronológica de um indivíduo com base nos padrões observados nas radiografias.

O modelo de IA foi treinado em conjuntos de dados de três instituições e o seu desempenho foi avaliado utilizando várias métricas, incluindo o coeficiente de correlação.

Além disso, foram gerados mapas de saliência para destacar as regiões das radiografias torácicas que contribuíam para a estimativa da idade. Estes mapas revelaram que determinadas características das radiografias torácicas, como a calcificação da aorta e as alterações pulmonares, estavam fortemente associadas ao envelhecimento.

Fase de investigação da correlação

Na fase de investigação da correlação, os investigadores examinaram a relação entre a idade estimada pelo IA e várias doenças. Esta fase envolveu a análise de radiografias de tórax de indivíduos com doenças conhecidas, recolhidas em duas instituições adicionais.

Os resultados desta fase foram intrigantes. O estudo identificou correlações significativas entre a idade cronológica e várias doenças crónicas, tais como hipertensão, hiperuricemia, doença pulmonar obstrutiva crónica, doença pulmonar intersticial, insuficiência renal crónica, cirrose hepática, osteoporose e fibrilhação auricular. No entanto, a correlação com doenças agudas foi limitada.

Implicações do estudo

Os resultados do estudo têm implicações significativas para a compreensão do envelhecimento e da sua relação com a doença. A idade estimada pelo IA utilizando radiografias torácicas apresentou uma forte correlação com a idade cronológica em coortes saudáveis.

Além disso, em indivíduos com doenças conhecidas, a idade cronológica correlacionou-se com várias condições crónicas. Isto sugere que as radiografias torácicas podem servir como um potencial biomarcador para doenças associadas à idade, permitindo potencialmente a deteção precoce e métodos de prevenção.

Embora o estudo forneça informações promissoras, existem limitações que precisam de ser abordadas. A investigação futura deve explorar a generalização destes resultados a diferentes populações e validar o desempenho do modelo de IA utilizando conjuntos de dados prospetivos.

O que é que isto significa para o futuro da Medicina?

Este fascinante estudo demonstra o potencial da análise de radiografias de tórax baseada em IA como um biomarcador para o envelhecimento e as doenças associadas.

À medida que a investigação neste domínio avança, a integração da IA e da imagiologia médica tem o poder de transformar os cuidados de saúde, fornecendo novos conhecimentos sobre o processo de envelhecimento e a sua relação com as doenças.