Investigadores da Universidade Politécnica de Madrid (UPM), em colaboração com o Centro Nacional de Investigações Cardiovasculares Carlos III (CNIC), criaram um sistema inovador baseado em inteligência artificial (IA) para o reconhecimento automático de patologias cardíacas. A tecnologia utiliza imagens de ecocardiografia e redes neurais profundas para analisar dados em tempo real, oferecendo suporte crucial aos cardiologistas no diagnóstico e na elaboração de tratamentos mais personalizados e eficazes. Este avanço pode contribuir significativamente para a redução da mortalidade causada por doenças cardiovasculares, atualmente a principal causa de morte no mundo.

O projeto está integrado nos programas “DigitHeart” e “CardioAging”, que visam implementar ferramentas pioneiras para a deteção precoce destas doenças. A investigação foi conduzida pela equipa ModelFLOWs da UPM, liderada pela professora Soledad Le Clainche, com foco na aplicação de técnicas avançadas como a decomposição modal dinâmica no processamento de imagens médicas. O investigador pós-doutoral Andrés Bell Navas também desempenhou um papel central ao apresentar os resultados em eventos científicos por toda a Europa.

A tecnologia desenvolvida combina redes neurais e técnicas de análise fluídica para interpretar sequências de vídeo de ecocardiogramas. Este método permite estimar automaticamente o estado cardíaco dos pacientes sem intervenção direta dos especialistas. Com o aumento exponencial dos dados gerados por pacientes cardíacos, esta solução promete aliviar a pressão sobre os sistemas de saúde ao acelerar diagnósticos e melhorar a precisão na identificação das patologias.

Além disso, os investigadores planeiam expandir os métodos atuais para integrar avanços recentes da IA, com o objetivo de prever a evolução do estado cardíaco e extrair padrões característicos das doenças cardíacas. Este processo pode melhorar o conhecimento sobre estas condições e permitir que sejam reconhecidas nas fases mais iniciais, aumentando as chances de sucesso nos tratamentos.

Os resultados desta investigação foram publicados na revista Expert Systems with Applications

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