Inteligência artificial revolucionando o manejo da hipertensão

A hipertensão é uma doença crônica altamente prevalente, representando um ônus clínico significativo. A inteligência artificial (IA) pode representar um avanço na compreensão e no tratamento da doença, sendo uma ferramenta importante para superar os problemas atuais relacionados ao manejo de pacientes hipertensos.

A medição precisa da pressão arterial (PA) é fundamental para o diagnóstico e o manejo da hipertensão. O método recomendado para essa aferição é o oscilométrico. No entanto, além de ser difícil e demorado, ele apresenta diferenças significativas entre operadores. Nos últimos anos, os monitores automáticos tornaram-se populares por facilitar a medição da PA e permitir a sua realização em casa. Para melhorar a sua precisão, muitos algoritmos e dispositivos novos foram desenvolvidos utilizando tecnologia de IA.

Por exemplo, Chu e colaboradores (2017) desenvolveram um aplicativo para smartphone com um algoritmo de análise de forma de onda auscultatória para avaliar simultaneamente a precisão de um dispositivo oscilométrico automático de medição da PA. Ademais, Poplin e colaboradores (2018) utilizaram fotografias de fundo de olho de um smartphone para medir a PA, no entanto, a precisão não foi tão boa quanto a da medição direta.

Além disso, estudos recentes mostraram que os algoritmos podem ser usados para diagnosticar condições clinicamente importantes, como hipertensão mascarada não controlada ou hipertensão secundária, utilizando não apenas big data de prontuários eletrônicos (PEs), mas também características clínicas facilmente identificáveis, como PA no consultório, pressão de pulso, uso de betabloqueador e nível de colesterol HDL-C.

Como a PA é um fenótipo multifatorial complexo influenciado por diversos fatores, o prognóstico desses pacientes também é influenciado por muitos fatores. Na análise de dados multimodais, a IA oferece a oportunidade de realizar análises integradas da hipertensão e fornece maior compreensão do prognóstico e da estratificação de risco de pacientes hipertensos.

Vários estudos mostraram que vários algoritmos tiveram um melhor desempenho na predição do risco cardiovascular em 10 anos do que abordagens estabelecidas de predição de risco, como a pontuação de Framingham ou a calculadora de risco de DCV ACC/AHA. Por ser uma área altamente dinâmica, algoritmos híbridos ou múltiplos foram aplicados para melhorar a precisão dos modelos de prognóstico e analisar conjuntos de dados multimodais.

Ademais, a IA pode ser útil no manejo personalizado da hipertensão, em termos de seleção de medicamentos anti-hipertensivos ou estratégias de controle da PA. Por exemplo, ao analisar big data usando IA, Koren e colaboradores (2018) mostraram que opções de medicamentos que não são refletidas nas diretrizes mais recentes, como betabloqueadores, inibidores da bomba de prótons e estatinas, melhoraram a taxa de sucesso do tratamento da hipertensão. Demonstrando que a IA pode ser usada para considerar novas indicações para medicamentos já comercializados.

Em conclusão, embora a maioria dos estudos de IA em hipertensão ainda se encontre em estágio exploratório ou utilize dados retrospectivos, os resultados apresentados demonstram o significativo potencial da inteligência artificial para revolucionar o manejo dessa condição.  A IA oferece ferramentas promissoras para aprimorar a precisão da medição da pressão arterial, melhorar o diagnóstico, aperfeiçoar a predição de prognóstico e possibilitar um tratamento personalizado.  Embora pesquisas adicionais e ensaios clínicos randomizados sejam necessários para validar completamente essas aplicações, a IA se configura como uma ferramenta poderosa e com potencial para superar as limitações atuais no tratamento da hipertensão.