
O estudo mostra que a IA pode prever mortes prematuras em pessoas com doença inflamatória intestinal

Micrografia mostrando inflamação do intestino grosso em um caso de doença inflamatória intestinal. Biópsia do cólon. Crédito: Wikipedia/CC BY-SA 3.0
Quase metade das pessoas que morreram com doença inflamatória intestinal (DII) morreram prematuramente, de acordo com um estudo publicado no Jornal da Associação Médica Canadense que usavam modelos de aprendizado de máquina para prever a morte.
O Canadá possui algumas das maiores taxas de IBD em todo o mundo, que incluem a doença de Crohn e a colite ulcerosa. As pessoas com DIB têm uma expectativa de vida mais curta do que as pessoas sem essas doenças, e podem desenvolver outras condições crônicas de saúde relacionadas à sua DII.
O estudo constatou que as pessoas com DII correm risco de morte prematura (definida como morte antes dos 75 anos) quando desenvolvem outras condições crônicas de saúde no início da vida.
Como os modelos de aprendizado de máquina podem prever a morte prematura na população em geral, os pesquisadores aplicaram a tecnologia para determinar se poderia prever mortes prematuras entre pessoas em Ontário com DII e outras condições crônicas usando dados de saúde mantidos em ICES.
“The clinical implication is that chronic conditions developed early in life may be more important in determining a patient’s health trajectory, although further causal research is needed to elucidate this relationship,” writes Dr. Eric Benchimol, a pediatric gastroenterologist and senior scientist at The Hospital for Sick Children (SickKids), professor of pediatrics and epidemiology at the Temerty Faculty of Medicine, University of Toronto, and a senior core cientista em gelados.
“Embora nossas idéias não sejam insights causais, eles identificam os pacientes potencialmente em maior risco de morte prematura e, portanto, que podem se beneficiar de cuidados mais coordenados de sua DII e outras condições crônicas”, diz ele.
Do total de 9.278 mortes em pessoas com DII entre 2010 e 2020, quase metade (47%) foi prematura, com taxas mais altas em homens do que em mulheres (50%v. 44%). As condições crônicas mais comuns na morte foram vários tipos de artrite (77%), hipertensão (73%), transtornos de humor (69%), insuficiência renal (50%) e câncer (46%).
Os pesquisadores descobriram que a inclusão de condições crônicas diagnosticadas antes dos 60 anos e a idade do diagnóstico melhorou as previsões dos modelos.
“O uso de morte prematura como resultado identifica mais diretamente oportunidades para melhorias no sistema de saúde, pois as mortes prematuras são consideradas evitáveis por meio de prevenção apropriada ou tratamento precoce e eficaz”, escreva os autores.
O estudo foi co-liderado pela estudante de medicina Gemma Postill, da Faculdade de Medicina Temerty, e pela Dra. Laura Rosella, professora e presidente de pesquisa do Canadá em análise de saúde da população na Escola de Saúde Pública de Dalla Lana.
Os autores esperam que suas pesquisas ajudem a identificar as áreas para um acompanhamento mais direcionado de vários profissionais de saúde, de nutricionistas a profissionais de saúde mental e especialistas, quando necessário.
“Essas descobertas fornecem apoio científico ao fornecimento de assistência médica multidisciplinar e integrada ao longo da vida (particularmente durante a idade adulta jovem e média)”, conclui os autores.
Mais informações:
Machine Learning Previsão de morte prematura por multimorbidade entre pessoas com doença inflamatória intestinal: um estudo de coorte retrospectivo de base populacional, Jornal da Associação Médica Canadense (2025). Doi: 10.1503/cmaj.241117
Fornecido pelo Canadian Medical Association Journal
Citação: O estudo mostra que a IA pode prever mortes prematuras em pessoas com doença inflamatória intestinal (2025, 24 de março) recuperado em 24 de março de 2025 de https://medicalxpress.com/news/2025-03-ai-premature-deaths-people-inflammator.html
Este documento está sujeito a direitos autorais. Além de qualquer negociação justa para fins de estudo ou pesquisa particular, nenhuma parte pode ser reproduzida sem a permissão por escrito. O conteúdo é fornecido apenas para fins de informação.