IA usa dados de TC pulmonar para prever risco de mortalidade

A inteligência artificial (IA) pode usar dados de tomografia computadorizada de baixa dose dos pulmões para melhorar a previsão de risco de morte por câncer de pulmão, doenças cardiovasculares e outras causas, de acordo com um estudo publicado na Radiologia.

A Força-Tarefa de Serviços Preventivos dos EUA recomenda triagem pulmonar anual com TC de tórax de baixa dose (LDCT) para indivíduos de 50 a 80 anos com alto risco de câncer de pulmão, como fumantes de longa data. Juntamente com as imagens dos pulmões, as varreduras também fornecem informações sobre outras estruturas do tórax.

“Quando olhamos para as imagens de TC, o foco principal é identificar nódulos suspeitos de câncer de pulmão, mas há muito mais informações anatômicas codificadas no espaço, incluindo informações sobre a composição corporal”, disse o principal autor do estudo, Kaiwen Xu, Ph.D. candidato no Departamento de Ciência da Computação da Vanderbilt University em Nashville, Tennessee.

Xu e seus colegas desenvolveram, testaram e divulgaram anteriormente um algoritmo de IA que deriva automaticamente as medições da composição corporal da LDCT de triagem pulmonar. A composição corporal é uma medida da porcentagem de gordura, músculo e osso no corpo. A composição corporal anormal, como obesidade e perda de massa muscular, está ligada a condições crônicas de saúde, como distúrbios metabólicos.

Estudos também demonstraram que a composição corporal é útil na estratificação de risco e prognóstico para doenças cardiovasculares e doença pulmonar obstrutiva crônica. Na terapia do câncer de pulmão, a composição corporal demonstrou afetar a sobrevida e a qualidade de vida.

Para o novo estudo, o pesquisador avaliou o valor agregado das medições da composição corporal derivadas da IA. Eles usaram as tomografias computadorizadas de mais de 20.000 indivíduos retirados do National Lung Screening Trial.

Os resultados mostraram que a inclusão dessas medições melhorou a previsão de risco de morte por câncer de pulmão, doenças cardiovasculares e mortalidade por todas as causas.

“A composição corporal automática com IA aumenta potencialmente o valor da triagem pulmonar com TC de baixa dose além da detecção precoce do câncer de pulmão”, disse Xu. “Isso pode nos ajudar a identificar indivíduos de alto risco para intervenções como condicionamento físico ou modificações no estilo de vida, mesmo em um estágio muito inicial antes do início da doença”.

Medições associadas à gordura encontrada dentro de um músculo foram preditores particularmente fortes de mortalidade – uma descoberta consistente com pesquisas existentes. A infiltração do músculo esquelético com gordura, uma condição conhecida como mioesteatose, é agora considerada mais preditiva para os resultados de saúde do que a redução do volume muscular.

As medições da composição corporal da triagem pulmonar LDCT são um exemplo de triagem oportunista quando a imagem para uma finalidade fornece informações sobre outras condições. Acredita-se que a prática tenha grande potencial para uso clínico de rotina.

“As imagens de uma TC encomendadas para um propósito bem diferente – no nosso caso, a detecção precoce de câncer de pulmão – contêm muito mais informações”, disse Xu. “No espaço da TC de tórax usada para rastreamento de câncer de pulmão, você também pode verificar outras informações, como composição corporal ou calcificação da artéria coronária, que está diretamente associada ao risco de doença cardiovascular”.

O estudo analisou indivíduos apenas em uma triagem inicial. Para pesquisas futuras, os pesquisadores desejam realizar um estudo longitudinal; ou seja, acompanhar os indivíduos ao longo do tempo para ver como as mudanças na composição corporal se relacionam com os resultados de saúde.