Pesquisadores britânicos desenvolveram um sistema pioneiro de inteligência artificial para identificar indivíduos que enfrentam maior risco de doenças relacionadas à obesidade.
A ferramenta, chamada Obscore, pode mudar a forma como o NHS distribui os escassos tratamentos para perda de peso, como medicamentos injetáveis.
A pesquisa, publicada na revista Nature Medicine, vai além das simples medições do índice de massa corporal para avaliar de forma mais abrangente o risco do paciente.
Cerca de dois terços dos adultos em Inglaterra estão agora com excesso de peso ou obesos, uma estatística que causou considerável alarme entre os profissionais médicos.
A nova abordagem proporciona um método mais personalizado para determinar quem deve receber acesso preferencial às intervenções.
Os pesquisadores usaram métodos interpretativos de aprendizado de máquina para analisar dados de cerca de 200.000 participantes do estudo UK Biobank.
Todas as pessoas incluídas na análise tinham IMC igual ou superior a 27, o que as coloca na classificação com sobrepeso ou obesidade.
Esta abordagem sofisticada permitiu à equipe identificar 20 marcadores diferentes de saúde, estilo de vida e demográficos que poderiam prever o risco.
O objetivo da ferramenta é avaliar o risco do paciente de forma mais completa
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Esses fatores preditivos incluem idade, sexo, níveis de colesterol e medições de creatinina, entre outros parâmetros.
O sistema pode estimar a probabilidade de desenvolver 18 condições diferentes relacionadas à obesidade durante um período de dez anos, desde gota até acidente vascular cerebral.
Os participantes foram divididos em cinco categorias de risco para cada complicação potencial.
O professor Nick Wareham, da Universidade de Cambridge, coautor do estudo, enfatizou que a ferramenta serve a um propósito específico no planejamento de saúde.
“Trata-se de desenvolver e validar uma pontuação que possa ajudar a alocar recursos de forma mais racional. Assim, podemos atribuir terapia às pessoas que têm maior probabilidade de necessitar dela e de beneficiar dela, que é o que deveríamos estar a fazer no NHS”, disse ele.
Os resultados mostraram que pessoas com medidas idênticas de idade, sexo e IMC podem enfrentar riscos significativamente diferentes para diferentes condições.
O coautor Kamil Demircan, da Queen Mary University of London, destacou a descoberta crucial em relação ao diabetes tipo 2.
“Eles representam uma população de indivíduos que pode passar despercebida se olharmos apenas para o IMC e não para outros fatores de risco”, observou.
O professor Naveed Sattar, especialista em medicina cardiometabólica da Universidade de Glasgow que não fazia parte da equipe de pesquisa, ofereceu uma avaliação ponderada do trabalho.
Quase dois terços dos adultos na Inglaterra estão atualmente com sobrepeso ou obesos
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Ele observou que muitas condições relacionadas à obesidade estão intimamente relacionadas entre si, e várias já possuem pontuações de risco estabelecidas.
Ele observou ainda que certas medições exigidas pelo Obscore não são coletadas rotineiramente nos ambientes do NHS.
“No geral, este trabalho representa uma tentativa cuidadosa de avançar em direção a uma previsão de risco mais abrangente para diversas condições relacionadas à obesidade”, disse o professor Sattar.
“No entanto, são necessários mais desenvolvimento e validação significativos antes que tal abordagem possa ser traduzida na prática clínica de rotina”.
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