A criação de algoritmos de aprendizado de máquina (MLAs na sigla em inglês) capazes de diferenciar pacientes com colangite aguda daqueles com hepatite alcoólica foi o principal objetivo de um estudo publicado no início deste mês na revista científica Mayo Clinic Proceedings. O trabalho combinou técnicas de análises de dados com procedimentos laboratoriais simples.
Emergência médica que, se não tratada a tempo, pode levar à morte, a colangite aguda é uma infecção bacteriana do trato biliar que, na maioria dos casos, ocorre pela obstrução por cálculos dos dutos encarregados de transportar a bile até à vesícula. Os sintomas mais comuns da doença são: febre, icterícia, dor no quadrante superior direito e elevação das enzimas hepáticas.
Apesar de bastante específicos, esses sintomas são muito semelhantes aos de uma síndrome clínica – a hepatite alcoólica – condição que pode levar a uma grave pancreatite, embora os pacientes da doença não necessitem se submeter a colangiopancreatografia retrógrada endoscópica (drenagem biliar), como na colangite aguda.
Como são os algoritmos que distinguem colangite de hepatite?
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Para desenvolver MLAs capazes de subsidiar os diagnósticos entre as duas doenças hepáticas, os pesquisadores analisaram dados eletrônicos de saúde de 459 pacientes com idades acima de 18 anos, admitidos na Clínica Mayo, em Rochester nos Estados Unidos, entre 1º de janeiro de 2010 e 31 de dezembro de 2019, e diagnosticados com colangite aguda ou hepatite alcoólica.
De acordo com o primeiro autor do estudo, Joseph Ahn, gastroenterologista da Clínica Mayo, "os algoritmos de aprendizado de máquina [desenvolvidos e treinados pela equipe] demonstraram excelentes desempenhos para discriminar as duas condições, com mais de 93% de precisão."
A ideia é que esses MLAs possam ser acessados facilmente através de uma calculadora online ou de um aplicativo para smartphone. O resultado da operação será extremamente útil para orientar equipes de saúde no tratamento de pacientes graves que apresentem enzimas hepáticas alteradas.
ARTIGO Mayo Clinic Proceedings - DOI: 10.1016/j.mayocp.2022.01.028.
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