A equipa de investigação é liderada pelo estudante Yasuhito Mitsuyama e pelo Dr. Daiju Ueda (Department of Diagnostic and Interventional Radiology, Graduate School of Medicine, Osaka Metropolitan University), que construíram um modelo de IA para estimar a idade a partir de radiografias torácicas de indivíduos saudáveis, aplicado posteriormente a pessoas com doenças conhecidas – para analisar a relação entre a idade estimada pela IA e cada doença. Para tal, os investigadores recolheram dados de múltiplas instituições.

Para o desenvolvimento do modelo, foram obtidas 67.099 radiografias de tórax, entre 2008 e 2021, de 36.051 indivíduos saudáveis submetidos a exames de saúde em três unidades.

Para avaliar a utilidade como biomarcador, foram compiladas 34.197 radiografias de tórax adicionais de 34.197 doentes de duas outras instituições. Os resultados revelaram que a diferença entre a idade estimada pela IA e a idade cronológica do paciente foi positivamente correlacionada com uma variedade de doenças crónicas, como hipertensão, hiperuricemia e doença pulmonar obstrutiva crónica.

Quanto maior a idade estimada pela IA em relação à idade cronológica, maior a probabilidade de os indivíduos apresentarem essas doenças, conclui-se.

“O nosso objetivo é desenvolver ainda mais esta investigação e aplicá-la para estimar a gravidade de doenças crónicas, prever a expectativa de vida e possíveis complicações cirúrgicas”, disse Mitsuyama.

O artigo, na The Lancet Healthy Longevity, tem como título: “Chest radiography as a biomarker of ageing: artificial intelligence-based, multi-institutional model development and validation in Japan”.

AlphaGalileo/HN/RA