Ai costumava prever o pedágio de concussões em atletas de estudantes ao longo do tempo

Pesquisadores da Universidade de Michigan estão usando inteligência artificial para prever as consequências à saúde que as concussões relacionadas ao esporte podem ter em atletas estudantes ao longo de suas carreiras atléticas da faculdade.

O estudo, que aparece no Anais de engenharia biomédicadescobriram que cinco modelos diferentes de IA superaram um modelo simples de referência ao prever a progressão de possíveis ramificações de saúde a partir de concussões e revelou várias descobertas surpreendentes sobre o gerenciamento de concussão.

“Até onde sabemos, esta é a primeira pesquisa que aproveita a IA para prever a mudança nos principais resultados clínicos de um atleta concussizado após o término da faculdade”, disse o primeiro autor do estudo, Lauren Czerniak, que conduziu a pesquisa interdisciplinar no Michigan Concussion Center e a UM College of Engineering, enquanto obtiveram seu Phd. em engenharia industrial e de operações em 2023.

“Este é um tópico importante, pois há uma preocupação crescente sobre os efeitos de concussões relacionadas ao esporte após o término do jogo da faculdade, e há muita incerteza quando os efeitos das concussões relacionadas ao esporte começam a se apresentar clinicamente”.

Para este estudo, Czerniak e colegas queriam saber se a IA poderia prever três resultados clínicos: o impacto na qualidade de vida geral (carga dos sintomas); status cognitivo; e risco de sofrimento psicológico. Eles também queriam saber quais modelos de IA previam bem esses resultados e quais fatores – como frequência e intensidade da concussão e os esportes praticados (exposição esportiva) – influenciaram a progressão desses resultados em relação à carreira de um atleta.

Os pesquisadores usaram dados de linha de base e saída de cerca de 3.200 atletas da NCAA em consórcio de concussão, avaliação, pesquisa e educação, uma rede nacional de pesquisa de concussão de atletas da NCAA e cadetes da Academia de Serviço Militar dos EUA em 30 instituições diferentes. Além dos dados do consórcio de cuidados, os pesquisadores alimentavam os modelos com informações demográficas e de saúde coletadas durante a carreira universitária do atleta.

Os principais resultados incluem:

• A IA ajudou a evitar grandes erros de previsão em comparação com um modelo simples que não previu alterações.
• Os modelos de IA fáceis de explicar superaram os modelos de IA mais complexos.
• A avaliação da linha de base de um atleta – os testes padrão no início da carreira de um atleta – foi o fator mais importante para fazer previsões precisas.
• A exposição esportiva teve pouco ou nenhum impacto na progressão dos sintomas.
• A frequência e a intensidade das concussões tiveram pouco ou nenhum impacto na progressão dos sintomas de um atleta.

Os pesquisadores ficaram surpresos com essas duas últimas descobertas – especialmente que a frequência e a intensidade do número de concussões tiveram pouco ou nenhum impacto.

“Ao projetar inicialmente o estudo, nossa equipe de pesquisa levantou a hipótese de que a frequência e a intensidade das concussões desempenhariam o maior papel na progressão de um atleta em relação à sua carreira colegiada”, disse Czerniak. “A IA nos permitiu provocar os importantes preditores e demonstrar que nossa hipótese estava incorreta”.

A concussão é uma das lesões mais complexas na medicina esportiva, e muitos atletas do ensino médio e da faculdade experimentam uma ou muitas concussões enquanto jogam. Entre os atletas da NCAA nos cuidados, estima-se que cerca de 10% experimentaram uma a várias concussões relacionadas ao esporte.

O co-autor do estudo Steven Broglio, diretor do Michigan Concussion Center e professor da Escola de Cinesiologia da UM, acredita que a IA pode desempenhar um grande papel no diagnóstico e gerenciamento de concussão.

“Existe um interesse crescente em entender os efeitos a longo prazo da concussão e da exposição ao impacto da cabeça, com um foco particular em atletas e membros do serviço militar”, disse Broglio, que também é presidente da concussão internacional em grupo esportivo. “Essas análises nos fornecem informações sobre esses efeitos usando algoritmos sofisticados de IA. Essas previsões fornecerão informações sobre os cuidados clínicos de atletas e membros do serviço para proteger sua saúde e segurança a longo prazo”.

CZERNIAK diz que estudos futuros podem implicar populações maiores e mais diversas. Dados que dados suficientes estão disponíveis, existe o potencial de incorporar IA em um aplicativo de software que usa o registro clínico de um atleta ou paciente para prever áreas de progressão, para que medidas ou monitoramento proativos possam ser tomados.

CZERNIAK foi inspirado a fazer pesquisas de concussão depois que duas concussões a deixaram com a sensação de “não me sinto bem” – – junto com o desgaste dos altos e baixos típicos da recuperação.

“Isso realmente me inspirou a me envolver em pesquisas de concussão para retribuir à comunidade que me ajudou a me recuperar da minha primeira e depois a segunda concussão”, disse ela. “O conhecimento obtido através da pesquisa de gerenciamento de concussão continua a crescer, e acho que a pesquisa de gerenciamento de concussão com pesquisa de IA/operações só trará mais entendimento para esse campo complexo”.

Os co-autores incluem: Max Genthe, Yeuyun Xia e Mariel Lavieri, Instituto de Tecnologia da Geórgia; Michael McCrea, faculdade de medicina de Wisconsin; Thomas McAllister, Faculdade de Medicina da Universidade de Indiana; Paul Pasquina e Spencer Liebel, Universidade de Serviços Uniformados.