Redes neurais artificiais preveem recorrência de trombose venosa

Trabalho multidisciplinar resulta em metodologia inédita capaz de prognosticar a repetição com 100% de acerto

A trombose venosa resulta do acúmulo de coágulos nas veias. Apesar do tratamento, que se estende em geral por três a seis meses, dela podem resultar dois complicadores principais: a ocorrência fatal de embolia pulmonar, provocada por desprendimento de um coágulo, e a trombose recorrente, que atinge cerca de 30% dos indivíduos nos primeiros cinco anos após o primeiro episódio trombótico. A determinação da possibilidade de recorrência nos pacientes ainda é incerta. Diversos estudos desenvolvidos procuram identificar os pacientes propensos a essa recorrência através da identificação de fatores que os predispõem. Entretanto, por se tratar de uma doença multifatorial, essa tarefa não é fácil, dificultada ainda pela possibilidade da interação entre os vários fatores ser suscetível de variação de uma população para outra. Mesmo assim, na última década, três métodos de scores foram propostos com vistas a calcular os riscos de sua recorrência a partir de dados clínicos, mas todos apresentam uma série de limitações.

Técnicas estatísticas multivariadas – como a Análise de Componentes Principais – e técnicas de inteligência artificial – como as redes neurais artificiais – têm ganhado grande destaque na literatura médica. A primeira, como o próprio nome sugere, permite detectar padrões e fatores importantes do fenômeno, analisando a variância daqueles que o influenciam. A segunda é capaz de aprender com exemplos fornecidos e modelar matematicamente diversos fenômenos com o emprego da inteligência artificial.

Diante desse quadro de limitações e possibilidades, o engenheiro químico Tiago Dias Martins, professor da Universidade Federal de São Paulo (Unifesp), campus Diadema, desenvolveu um trabalho junto ao Departamento de Processos Químicos da Faculdade de Engenharia Química (FEQ) da Unicamp com foco em dois objetivos principais: 1) determinar os principais fatores preditivos da trombose recorrente e 2) a obtenção de modelos matemáticos para predizê-la empregando as redes neurais artificiais. Tais modelos, em que são inseridos somente dados clínicos e laboratoriais, poderão ser utilizados futuramente na previsão dessa complicação, auxiliando médicos na tomada de decisão a respeito da continuidade ou não do tratamento anticoagulante, que tem limitações porque pode dar origem a hemorragias por causa do afinamento do sangue.

Foto: Scarpa
O engenheiro químico Tiago Dias Martins: “A rede neural artificial é por si só uma equação suscetível de alterações adaptáveis a cada caso”

O estudo, desenvolvido junto ao Laboratório de Otimização, Projeto e Controle Avançado, coordenado pelo professor orientador Rubens Maciel Filho, e coorientado pela professora Joyce Maria Annichino-Bizzacchini, médica do Hemocentro, que pertence ao complexo hospitalar da Unicamp, constitui uma alternativa aos modelos de scores existentes. Parte do princípio de que a trombose recorrente pode ser descrita por uma equação que, em função de vários fatores predeterminados, fornece duas respostas possíveis, sim ou não, em relação à possibilidade de recorrência da doença.

O trabalho de caráter multidisciplinar, desenvolvido por um grupo da medicina e outro da engenharia química e realizado com base em um banco de dados obtidos a partir de 235 pacientes atendidos pelo Hemocentro da Universidade, mostra que as redes neurais artificiais são capazes de predizer a possibilidade de recorrência da trombose com 100% de possibilidade. A metodologia revela-se inédita, pois não se encontram na literatura internacional menções à utilização da ferramenta para predição da trombose recorrente. 


Equações e parâmetros adotados

As redes neurais artificiais foram desenvolvidas por um matemático e um médico na década de 1950, no IMT, em Boston, com a ideia de criar uma ferramenta matemática capaz de simular o cérebro humano e que, semelhantemente a ele, pudesse ser submetida a uma etapa de aprendizado para adquirir condições de tomar decisões sobre novas situações relacionadas ao que aprendeu. Para tanto, essas redes precisam ser municiadas com elementos que mostram como funciona o sistema a ser estudado.

A propósito, o pesquisador explica: “O nosso foco era determinar se o paciente tem probabilidade de trombose recorrente. Mas como ela depende de muitos fatores, escolhemos inicialmente 39 deles que, posteriormente, foram escoimados com vistas a atender a praticidade e a diminuição de custos”. Como a trombose venosa pode acometer várias partes do corpo, o estudo se concentrou nas pernas, ocorrência mais comum, e no cérebro, a situação mais rara e de alta complexidade.

Em um primeiro momento a ideia foi utilizar na equação, que descreve as redes neurais artificias, dados da trombose anterior e os provenientes de exames de sangue após o final do tratamento, que compuseram os 39 fatores selecionados, de forma a predizer a possibilidade de uma segunda trombose. Para tanto, foram consideradas, entre outras, informações sobre sexo, idade, época da ocorrência do evento, associação à embolia pulmonar, membro ou órgão atingido, tempo de tratamento do paciente com anticoagulantes, se a manifestação foi espontaneamente ou provocada, aqui considerada aquela que resulta de viagens longas sem movimentação dos membros inferiores, de diabetes, utilização de anticoncepcionais, câncer. Do exame de sangue, realizado nas primeiras semanas depois do fim do tratamento, provieram contagem dos glóbulos vermelhos e brancos, número e volume médio das plaquetas, distribuição de tamanho das células vermelhas, colesterol HDL e LDL, triglicérides, glicose, entre outros fatores citados na literatura que podem se relacionar à trombose. A este modelo, denominado de completo pelo pesquisador, seguiram-se outras três vertentes, ou seja, o desenvolvimento de outras três equações matemáticas.

Com efeito, em paralelo, o autor utilizou a técnica estatística chamada Análise de Componentes Principais que permite selecionar os fatores mais relevantes dentro de um conjunto de dados. Com esse algoritmo matemático ele conseguiu reduzir de 39 para 18 os fatores a serem considerados, o que o levou a propor uma segunda e nova equação, que referendou os resultados obtidos no modelo completo.

Mas como na medicina a diferença entre trombose provocada ou espontânea constitui um divisor de águas, Tiago se propôs a desenvolver uma terceira equação que levasse em consideração essa variável, ampliando o número de fatores para 19.  Neste caso, os resultados mostraram-se igualmente compatíveis.

Havia ainda outro problema. Entre os fatores considerados estavam as determinações das proteínas S e C e da antitrombina, cujos níveis baixos indicam tendência à trombose. Ocorre que a determinação desses níveis possui custo elevado e o ideal então seria chegar a um modelo matemático que permitisse a exclusão desses três parâmetros. Foi o que o pesquisador propôs com sucesso no emprego de uma quarta equação, reduzindo para 16 o número de fatores necessários.

Os quatro modelos mostraram-se igualmente eficientes, permitindo prever com praticamente 100% de acerto a suscetibilidade do paciente à trombose recorrente, conclusão a que se chegou cotejando as previsões decorrentes dos empregos das equações com o efetivamente observado nos 235 pacientes estudados. Ou seja, o tratamento matemático referendava o que tinha efetivamente ocorrido com os pacientes atendidos nos últimos cinco anos pelo Hemocentro.


Dimensões do trabalho

Em relação ao alcance do trabalho, Tiago afirma: “Embora tenhamos sido bem sucedidos, pretendemos ainda acompanhar novo grupo de pacientes atendidos no Hemocentro para fazer novas checagens para que essa ferramenta possa ser utilizada com segurança como elemento preditivo. Além disso, checagens precisam ser realizadas ainda em outras populações para verificar se as equações precisam ser ajustadas a diferentes situações, já que a rede neural artificial é por si só uma equação suscetível de alterações adaptáveis a cada caso”.

O pesquisador enfatiza que a equação matemática associada às redes neurais artificiais é de grande potencial na utilização pública, principalmente em centros que necessitam trabalhar com custos menores, pois utiliza variáveis determinadas através de exames de sangue. Além do que, aborda uma doença que acomete muitas pessoas e sua recorrência é bastante séria porque pode voltar mais agressiva ou manifestar-se em sítios mais sensíveis que envolvem situações mais graves como o pulmão e o cérebro. A equação poderá ser utilizada futuramente em um simples editor de planilhas ou em um aplicativo de celular utilizável inclusive pelo médico.

 

 

Imagem de capa JU-online

Audiodescrição: Em sala de trabalho, imagem em perspectiva e de busto, homem sentado em cadeira, à esquerda na imagem, gesticula com as mãos mantendo o braço esquerdo esticado para frente e a mão semi aberta, e o braço direito dobrado para frente, junto ao corpo e a mão aberta. À frente dele, há uma mesa retangular de madeira com dois monitores de lcd sobre uma pequena prateleira. Sobre a mesa há ainda um teclado, um mouse e duas canecas de louça. Ele usa óculos e veste blusa de lã marrom. Imagem 1 de 1.