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use cases

Preveja doenças cardiovasculares com IA

As doenças cardiovasculares causam milhões de mortes e custos elevados; A IA identifica pacientes de alto risco, melhorando o atendimento e reduzindo

Problem

As doenças cardiovasculares (DCV) abrangem um amplo espectro de distúrbios que afetam o coração e os vasos sanguíneos, incluindo doença arterial coronariana, derrame, insuficiência cardíaca e doença arterial periférica. Essas condições coletivamente são a principal causa de mortalidade em todo o mundo, superando as mortes por todos os cânceres e doenças crônicas do trato respiratório inferior combinadas (1) (2). Somente nos Estados Unidos, as doenças cardiovasculares ceifam anualmente aproximadamente 19 milhões de vidas. O impacto econômico é substancial, com essas doenças custando à economia dos EUA cerca de 378 bilhões de dólares em 2018, abrangendo custos diretos de saúde, perdas de produtividade e morte prematura (3) (4). A prevalência de doenças cardiovasculares entre adultos americanos é impressionante, com uma estimativa de 126,9 milhões de indivíduos afetados. Os principais fatores de risco, como hipertensão, colesterol alto, diabetes, obesidade, inatividade física, tabagismo e hábitos alimentares não saudáveis, contribuem significativamente para o início e progressão das doenças cardiovasculares (5) (6). Além disso, disparidades no acesso à saúde e fatores socioeconômicos exacerbam a carga, afetando desproporcionalmente populações carentes e comunidades minoritárias (7).

Why it matters

  • Principal causa global de morte, superando o câncer e as doenças crônicas do trato respiratório inferior combinadas.
  • Nos EUA, causa anualmente 19 milhões de mortes e custa 378 bilhões de dólares, impactando a produtividade e os gastos com saúde.
  • 126,9 milhões de adultos afetados nos EUA, relacionados à hipertensão, colesterol alto, diabetes, obesidade, inatividade, tabagismo e dietas inadequadas.
  • As disparidades no acesso à saúde e os fatores socioeconômicos pioram os encargos sobre grupos carentes e minoritários.

Solution

CardiorisKai: um modelo de IA que prevê o risco de doenças cardiovasculares usando dados do paciente, integrando idade, sexo, pressão arterial, níveis de colesterol e fatores de estilo de vida para identificar precocemente as pessoas em risco e personalizar as intervenções.

Discover more and interact with our AI!

Datasources

Foi usado um conjunto de dados de doenças cardíacas, de um hospital multiespecializado na Índia e disponível no Kaggle, que abrange recursos essenciais para pesquisa e detecção precoce de doenças cardíacas. Com dados de 1000 indivíduos e 12 atributos principais, incluindo idade, sexo, pressão arterial em repouso, níveis séricos de colesterol e vários indicadores clínicos.

Citations

  1. S. Bahendeka, S. Colagiuri, S. Mendis. (2013). Organização mundial da saúde, “Doenças cardiovasculares” Organização mundial da saúde. https://iris.who.int/bitstream/handle/10665/112396/9789243548395_spa.pdf
  2. Connie W. MD, Aaron, W. Aday, MD. (2022). Atualização de estatísticas sobre doenças cardíacas e ataques ou derrames cerebrais. Associação Americana do Coração. https://professional.heart.org/-/media/PHD-Files-2/Science-News/2/2022-Heart-and-Stroke-Stat-Update/Translated-Materials/2022-Stat-Update-at-a-Glance-Spanish.pdf
  3. Adam, T. Nick T. Aleksandra T. (2019). Sociedade Europeia de Cardiologia: Estatísticas de Doenças Cardiovasculares.Sociedade Europeia de Cardiologia: Estatísticas de Doenças Cardiovasculares. Jornal Europeu do Coração. https://professional.heart.org/-/media/PHD-Files-2/Science-News/2/2022-Heart-and-Stroke-Stat-Update/Translated-Materials/2022-Stat-Update-at-a-Glance-Spanish.pdf
  4. K. Saikumar, V. Rajesh. (2022). Uma técnica de inteligência de máquina para prever doenças cardiovasculares (DCV) usando o conjunto de dados de radiologia. Link Springer. https://link.springer.com/article/10.1007/s13198-022-01681-7
  5. Aqsa, R. Yawar R. Farooque, A. (2021). Uma estrutura integrada de aprendizado de máquina para previsão eficaz de doenças cardiovasculares. IEEE Xplore. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9491140
  6. Eduardo. P, Yawar, R. Farooque, A. (2017). Sobrecarga, ansiedade e depressão no cuidador de pacientes com doenças cerebrovasculares. Science Direct. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0121737217300493
  7. (2019). Gráficos de risco de doenças cardiovasculares da Organização Mundial da Saúde: modelos revisados para estimar o risco em 21 regiões globais. The Lancet Global Health. https://www.thelancet.com/journals/langlo/article/PIIS2214-109X(19)30318-3/fulltex

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