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