Algoritmo pode ajudar a melhorar cirurgias cardíacasNotícias de Saúde

Quarta, 14 de Janeiro de 2015 | 19 Visualizações

Investigadores americanos desenvolveram um algoritmo que poderá ajudar os cirurgiões a encontrar o local exato dos defeitos cardíacos, podendo salvar vidas e tratar os pacientes de uma forma mais eficaz, dá conta um estudo publicado na revista “PLoS Computational Biology”.
 
Atualmente é difícil os cirurgiões cardíacos encontrarem a localização exata dos defeitos cardíacos, o que significa que têm de despender tempo extra para encontrar o problema. Quanto mais tempo a cirurgia demora, maior é o risco de desenvolvimento de problemas, bem como  de perigos para o paciente.
 
Contudo, os investigadores da Universidade de Manchester, no Reino Unido, desenvolveram um novo algoritmo que permite que os médicos encontrem a área cardíaca afetada antes da cirurgia. Desenvolvido sob a forma de um mapa do tipo de um eletrocardiograma, o algoritmo detetará a origem do defeito cardíaco.
 
De acordo com os investigadores, este algoritmo tem uma taxa de sucesso de 94%. Através da utilização de um modelo 3D do coração humano, os investigadores verificaram que este algoritmo identificou corretamente a origem dos problemas em 75 das 80 simulações efetuadas, uma taxa de sucesso mais elevada do que a conseguida com a atual tecnologia. Na verdade, o novo método irá aumentar a resolução do mapa, permitindo um diagnóstico mais preciso.
 
A forma como atualmente realizamos os eletrocardiogramas não fornece informações suficientes para que os médicos se consigam concentrar na área afetada”, revelou, em comunicado de imprensa, o líder do estudo, Henggui Zhang.
 
"Isto é um problema porque o coração é muito complexo, por isso pode ser difícil definir exatamente, com a atual tecnologia de diagnóstico, qual é a área que está a causar o problema. Isto significa mais tempo na cirurgia, uma maior probabilidade de as coisas correrem mal e piores resultados para pacientes”, acrescentou o investigador.

Partilhar esta notícia
Referência
Estudo publicado na revista “PLoS Computational Biology”

Notícias Relacionadas