Notícia

Projeto visa desenvolver modelo de autoaprendizagem para prever risco de doença cardíaca coronária com base em “big data”

Pesquisadores da Universidade de Maastricht receberam subvenção de quase dois milhões de euros para o desenvolvimento de um aplicativo em eSaúde que visa prevenir doenças cardíacas coronárias

Getty Images

Fonte

Universidade Maastricht

Data

segunda-feira, 8 julho 2019 16:00

Áreas

Bioinformática. Saúde Pública.

Pesquisadores da Universidade Maastricht, nos Países Baixos, vão receber uma subvenção de quase dois milhões de euros para o desenvolvimento de um aplicativo de autoaprendizagem em eSaúde que visa prevenir doenças cardíacas coronárias. O aplicativo usará grandes quantidades de dados (“big data”) de hospitais, clínicos gerais e do Escritório Central de Estatísticas dos Países Baixos, entre outros. Com base nesse big data, um perfil de risco pessoal pode ser formulado e os pontos de partida para a intervenção podem ser analisados.

A doença cardíaca coronária é causada quando o fluxo sanguíneo para o coração fica restrito. Na maioria dos casos, isso acontece devido a um estreitamento da artéria coronária. Não fumar, ter uma alimentação saudável, praticar atividade física e outros ações relativas ao estilo de vida desempenham um papel importante na redução da chance de doença coronária. Isso significa que o risco de doença cardíaca coronária pode ser reduzido, estimulando um estilo de vida mais saudável. No entanto, isso é mais fácil dizer do que fazer. Os pesquisadores  querem avançar para um modelo personalizado, mas o uso de big data será o ponto de partida.

Big Data

Hospitais e os próprios médicos dispõem de uma quantidade de informações muito grande. Por exemplo, dados de pacientes com histórico de doença coronariana podem ser combinados com dados sobre o estilo de vida e o ambiente no qual a pessoa vive. Com base nesses dados combinados, avaliações de risco podem ser feitas para o desenvolvimento de doença coronariana. Esse conhecimento poe ser agrupado em um modelo preditivo. A partir desse modelo, é possível estimar com precisão quem está em risco com base em suas características individuais. Esses dados serão usados ​​para o refinamento do aplicativo de eSaúde.

Acesse a notícia na página da Universidade Maastricht (em inglês).

Fonte: Universidade Maastricht. Imagem: Pixabay.

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