Inteligência Artificial que prevê complicações na gravidez pode salvar vidas

 

 

Isso pode tornar os benefícios de um exame de placenta disponíveis para mais mulheres.

A placenta desempenha um papel essencial na gravidez. À medida que o feto se forma no útero, o mesmo ocorre com o órgão, que então fornece sangue, oxigênio e outras substâncias vitais ao bebê por meio do cordão umbilical.

Depois que o bebê nasce, o trabalho da placenta está concluído e geralmente é descartado como lixo hospitalar. Às vezes, porém, um especialista realiza um exame de placenta, analisando o órgão em busca de qualquer coisa que possa indicar problemas de saúde com o novo bebê ou gravidez futura.

Essa análise só acontece em poucos casos, porque, no geral, é demorada, cara e requer um olho de especialista – mas um novo algoritmo de IA poderia potencialmente tornar os benefícios de um exame de placenta disponíveis para mais mulheres, automatizando alguns dos o processo.

Automatizando um Exame de Placenta

Uma das coisas que o médico procura durante um exame de placenta é um certo tipo de lesão nos vasos sanguíneos chamada vasculopatia decidual (DV).

Se o médico detectar até mesmo um único vaso sanguíneo doente, pode ser um sinal de que uma nova mãe corre o risco de desenvolver uma complicação potencialmente mortal chamada pré-eclâmpsia durante uma gravidez futura.

Essa complicação afeta 2% a 8% das gestações, e estar ciente do risco de pré-eclâmpsia de uma mulher antes que ela engravide pode ajudar os médicos a se antecipar ao problema.

Agora, pesquisadores da Carnegie Mellon University (CMU) e do University of Pittsburgh Medical Center desenvolveram um algoritmo capaz de detectar sinais de DV em imagens do tecido da placenta.

Cada uma dessas imagens, que podem ser geradas usando scanners disponíveis no mercado , retrata uma fatia fina de uma placenta com centenas de vasos sanguíneos. Os pesquisadores começaram treinando seu algoritmo para identificar cada navio em uma imagem.

Eles então o ensinaram a decidir se cada vaso individual está saudável ou danificado, levando em consideração fatores sobre a gravidez (a saúde da mãe, o peso do bebê ao nascer, etc.) antes de tomar sua decisão.

Se o algoritmo decidir que até mesmo um vaso sanguíneo está danificado, ele sinaliza a imagem, informando ao médico que ele merece um exame mais atento.

Durante o teste, o algoritmo identificou corretamente vasos danificados 94% das vezes e vasos saudáveis ​​96% das vezes, de acordo com o artigo dos pesquisadores , publicado no American Journal of Pathology.

Além do risco de pré-eclâmpsia

O algoritmo da equipe CMU não é o primeiro projetado para automatizar parcialmente um exame de placenta.

Em 2019, pesquisadores da Pennsylvania State University (PSU) divulgaram um que gera um relatório sobre a saúde de uma nova mãe e de seu bebê a partir de apenas uma foto da placenta, que pode ser tirada por meio de um smartphone.

Esse algoritmo não consegue identificar os vasos sanguíneos individuais do órgão, mas pode verificar coisas como o local onde o umbilical entra na placenta para verificar se há alguma anormalidade.

Como as equipes da PSU e da CMU enfatizaram, esses algoritmos não foram projetados para substituir os patologistas – eles são apenas novas ferramentas que podem permitir que os especialistas ajudem mais pacientes.

“Em última análise, a abordagem permitirá que muito mais placentas sejam examinadas de uma maneira mais padronizada, fornecendo feedback sobre quais casos se beneficiariam mais de uma inspeção patológica mais profunda”, escreveu a equipe da CMU em seu artigo.

Adaptado de Freen Think / Crédito da imagem de capa: Pikist (domínio público)