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- como a inteligência artificial (IA) tem revolucionado diversas áreas da cardiologia;
- como foi a sua pesquisa que gerou dois artigos na Nature;
- a experiência do HC-UFMG com a telemedicina aliada à IA.
Errata: No Episódio, falamos que ele tinha fator H de 23 pelo ISI, 25 pelo Scopus e 32 pelo Google Scholar. Números que já eram impressionantes. Na verdade, eles são ainda maiores: fator H de 39 pelo ISI, 41 pelo Scopus e 57 pelo Google Scholar.
O que conversamos neste episódio?
Background do prof. Antonio Luiz Pinho Ribeiro
O prof. Tom é também vice-Diretor do Centro de Inovação em Inteligência Artificial em Saúde, presidente da Sociedade Internacional de Eletrocardiologia (2019-2021), pesquisador 1A do CNPq, pesquisador visitante da Universidade de Southampton (2017-2022) e editor associado das revistas BMJ Heart e Journal of Electrocardiology. Coordena a Rede de Telessaúde de Minas Gerais e é vice-coordenador do Instituto de Avaliação de Tecnologia em Saúde (INCT-IATS).
Inteligência artificial e medicina
A inteligência artificial está se colocando como uma tecnologia, um método, que vai permitir que ferramentas antigas, como a radiografia de tórax, a tomografia e o eletrocardiograma forneçam informações para muito além do que nós conhecemos hoje. Então, conseguiremos tirar muito mais coisa de métodos já disseminados que existem em nossa base tecnológica. Eventualmente esses achados influirão em como os médicos consultam os pacientes e como eles são tratados.
Eletrocardiogramas e aprendizado de máquina
No exemplo do grupo de Telessaúde da UFMG, eles tinham uma base de 2.4 milhões com dados brutos e laudos. Então, eles criaram um algoritmo de inteligência artificial. Os resultados desse estudo foram publicados na Nature e mostram como a inteligência artificial está revolucionando a tecnologia médica. Isso mostra a importância de um médico ter conhecimento profundo na sua área, mas estar aberto a novas habilidades.
A telemedicina no HC-UFMG
O centro de telessaúde na UFMG, que coordena uma rede de telemedicina principalmente para a atenção primária. O prof. Antônio relata que os integrantes do grupo de pesquisa em telessaúde sabiam que os dados dos eletrocardiogramas seriam importantes eventualmente. Uma grande vantagem dessa equipe é que era multiprofissional — com médicos, estatísticos, cientistas de dados, entre outros.
Por isso, eles tiveram o cuidado de guardar todas as informações, inclusive o traçado original de cada ECG laudado pela telessaúde do HC. Nos últimos 5 anos, eles se preocuparam em organizar essa base para estudos epidemiológicos e em criar algoritmos para diagnóstico automático, sem nenhum processamento dos dados.
Os artigos do Tom na Nature
- Deep neural network-estimated electrocardiographic age as a mortality predictor
- Automatic diagnosis of the 12-lead ECG using a deep neural network
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Música usada no episódio
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