Raio-X de tórax com IA + dados clínicos prevêem admissão na UTI (AUC 0,92) em pacientes hospitalizados com COVID-19

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Radiografia de tórax com integração de dados clínicos e IA prevê COVID-19 grave e mortalidade com alta precisão

Um estudo com 2.552 pacientes hospitalizados com COVID-19 demonstra que a combinação da análise automatizada de radiografia de tórax com variáveis clínicas importantes pode prever com confiabilidade o risco de admissão na UTI (AUC 0,92) e a mortalidade hospitalar (AUC 0,81).

Introdução

Desde o surgimento da COVID-19, os sistemas de saúde em todo o mundo enfrentam um desafio urgente: identificar rapidamente quais pacientes apresentam maior risco de progressão para doença grave ou morte. A estratificação de risco oportuna e precisa é fundamental para alocar recursos de terapia intensiva e otimizar o manejo do paciente. No entanto, as abordagens atuais geralmente dependem exclusivamente de dados clínicos ou de imagens de tórax interpretadas por radiologistas, ambos com limitações notáveis. Os sistemas de pontuação clínica às vezes carecem da precisão desejada, enquanto a avaliação radiológica é suscetível à variabilidade subjetiva, especialmente em ambientes sem radiologistas especializados.

Este estudo apresenta um modelo inovador de inteligência artificial (IA) que automatiza a interpretação de radiografias de tórax, integrando-as a variáveis clínicas prontamente disponíveis para prever desfechos críticos em pacientes com COVID-19. Ao utilizar aprendizado profundo para análise de imagens e métodos estatísticos avançados para dados clínicos, o modelo oferece uma previsão robusta de admissão em UTI e mortalidade. Os principais achados incluem uma impressionante área sob a curva (AUC) de 0,92 para previsão de admissão em UTI e 0,81 para mortalidade, superando modelos que utilizam apenas dados clínicos ou de imagem.

Parceria e Contexto do Estudo

A pesquisa foi conduzida por uma equipe multidisciplinar liderada por Nicolás Munera e Luis F. Reyes, incluindo instituições como Arkangel AI (Bogotá), Universidad de la Sabana e Clínica Universidad de La Sabana (Chía, Colômbia), além de colaboradores da Espanha e do Reino Unido. O estudo utilizou dados do registro LIVEN COVID-19 da Rede Latino-Americana de Terapia Intensiva (LAIDC), refletindo uma população diversificada de pacientes hospitalizados em 22 hospitais em oito países latino-americanos durante o primeiro ano da pandemia (março de 2020 a janeiro de 2021).

Este contexto latino-americano é significativo porque a variabilidade dos recursos de saúde e as disparidades na experiência em radiologia são comuns, ressaltando o valor de uma ferramenta de IA que pode facilitar a interpretação objetiva de radiografias de tórax sem a necessidade de radiologistas especialistas.

Desenho e Metodologia do Estudo

O estudo foi uma avaliação prospectiva de teste diagnóstico, incluindo 3.007 pacientes com infecção confirmada por SARS-CoV-2 por RT-PCR. Após exclusões por ausência de dados clínicos ou de imagem, 2.552 pacientes foram analisados para admissão na UTI e mortalidade com base em variáveis clínicas, enquanto 582 pacientes com imagens de radiografia frontal de tórax de alta qualidade compuseram a coorte de imagens para desenvolvimento e validação do modelo.

Os dados abrangeram dados sociodemográficos, comorbidades, sintomas, sinais vitais, resultados laboratoriais e imagens de radiografia de tórax capturadas na admissão hospitalar. A obesidade foi registrada com base no diagnóstico médico (IMC>30). Os dados clínicos foram coletados usando REDCap de forma padronizada.

A arquitetura do modelo de IA combinou dois componentes principais:

• Modelo de imagem: Uma rede neural convolucional (CNN) foi ajustada usando aprendizado de transferência com backbones pré-treinados do ImageNet (por exemplo, DenseNet121, InceptionV3) para extrair características radiográficas de radiografias de tórax. As imagens foram pré-processadas para normalizar o contraste e excluir exames de baixa qualidade.
• Modelo clínico: As principais variáveis clínicas foram identificadas por meio de análises de floresta aleatória e regressão logística, incluindo idade, fração inspirada de oxigênio (FiO2), dispneia, obesidade, pressão arterial, saturação de oxigênio e Escala de Coma de Glasgow. Essas variáveis formaram as entradas para um modelo perceptron simples.

Um modelo combinado integrou as saídas dos modelos de imagem CNN e clínicos, vinculando suas camadas de saída sigmoide para gerar uma previsão de risco final. O treinamento empregou uma divisão de 70/12/18% para treinamento, validação e teste (imagens), com validação cruzada para mitigar o sobreajuste. Os desfechos de interesse foram admissão na UTI e mortalidade hospitalar.

Principais Resultados

• Previsão de Admissão na UTI:
  • AUC do modelo somente de imagem: 0,88 ± 0,05
  • AUC do modelo somente clínico: 0,90 ± 0,04
  • AUC do modelo combinado: 0,92 ± 0,04 (estatisticamente superior, p < 0,0001 em comparação aos modelos individuais)
  • Sensibilidade do modelo combinado: 91%; Especificidade: 78%
• Predição de Mortalidade Hospitalar:
  • AUC do modelo apenas de imagem: 0,75 ± 0,07
  • AUC do modelo apenas clínico: 0,81 ± 0,06
  • AUC do modelo combinado: 0,81 ± 0,06 (sem melhora significativa em relação ao clínico isolado; p=0,13)
  • Sensibilidade do modelo combinado: 74%; Especificidade: 75%
• Preditores clínicos importantes incluíram idade, FiO2 na admissão (associação mais forte), dispneia, obesidade, pressão arterial, saturação de oxigênio, Escala de Coma de Glasgow, sexo masculino e hipertensão.

Interpretação e Implicações

Este estudo estabelece que a interpretação automatizada de radiografias de tórax orientada por IA, quando combinada com variáveis clínicas importantes, melhora substancialmente a previsão de COVID-19 grave com necessidade de internação em UTI, em comparação com o uso de qualquer uma das fontes de dados isoladamente. Embora os recursos de imagem por si só tenham valor preditivo, as variáveis clínicas contribuíram com um contexto crítico, melhorando a precisão geral do modelo. Para a mortalidade hospitalar, os dados clínicos permaneceram como o principal fator determinante, e a imagem adicionou poder preditivo adicional limitado.

Para médicos e sistemas de saúde, isso significa que ferramentas automatizadas de suporte de IA podem ajudar a identificar rapidamente pacientes de alto risco na admissão, orientando a alocação de recursos e a intervenção oportuna. O modelo de IA reduz a dependência da expertise do radiologista, fornecendo análises objetivas e reprodutíveis de radiografias de tórax — uma vantagem em ambientes com recursos limitados ou sobrecarregados, comuns na América Latina e em outros lugares.

As limitações incluem o subconjunto relativamente menor de pacientes com dados de imagem adequados e alguma variabilidade na qualidade da imagem. Além disso, os modelos de aprendizado profundo permanecem como "caixas-pretas", potencialmente limitando a confiança do médico sem melhor interpretabilidade. Trabalhos futuros devem se concentrar na validação externa, integração em fluxos de trabalho clínicos e aprimoramento da transparência do modelo.

Implantação e Escalabilidade

O modelo tem potencial para implantação em sistemas de informação hospitalares para fornecer escores de risco em tempo real na admissão. A implementação requer integração com os sistemas de imagem radiológica e prontuários eletrônicos de saúde existentes para inserir automaticamente os dados do paciente e as radiografias de tórax para análise. As barreiras incluem variabilidade nos protocolos de aquisição de imagens, disponibilidade de hardware, aprovações regulatórias e aceitação do médico.

No entanto, uma vez integrada, a abordagem pode ser adaptada para outras doenças respiratórias em que radiografias de tórax e indicadores clínicos predizem a gravidade, como pneumonia ou SDRA. Além disso, o uso de backbones de IA de código aberto e processamento baseado em nuvem pode facilitar a implantação em ambientes com recursos limitados.

Conclusão e Próximos Passos

Este estudo avança o uso de IA na COVID-19, demonstrando que a combinação da interpretação automatizada de radiografias de tórax com dados clínicos produz uma previsão altamente precisa de doença grave e mortalidade. Os resultados corroboram a integração de modelos de IA para imagens na tomada de decisões clínicas para auxiliar profissionais de saúde da linha de frente em todo o mundo, especialmente em ambientes sem experiência em radiologia.

As prioridades de pesquisa futuras incluem validação externa em populações diversas, ensaios clínicos prospectivos avaliando o impacto nos desfechos dos pacientes e o aprimoramento da explicabilidade do modelo para promover a confiança do médico. Esforços sustentados em direção a ferramentas de IA escaláveis ajudarão os sistemas de saúde a responder de forma mais eficaz às pandemias respiratórias atuais e futuras.

Referências

Munera N, Garcia-Gallo E, Gonzalez Á, et al. Um novo modelo para prever COVID-19 grave e mortalidade usando um algoritmo de inteligência artificial para interpretar radiografias de tórax e variáveis clínicas. ERJ Open Res. 2022; 8(2): 00010-2022. https://doi.org/10.1183/23120541.00010-2022