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O USO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO MANEJO DA HIPERTENSÃO ARTERIAL

A hipertensão arterial (HA) é uma condição crônica que eleva a pressão nas artérias, afetando cerca de 1,4 bilhões de pessoas no mundo e 24% da população adulta no Brasil. Ela é um fator de risco significativo para doenças graves, como infarto, derrame, morte súbita, perda de visão e problemas renais. O diagnóstico da HA é feito com base em medições diárias da pressão arterial, considerando valores acima de 140/90 mmHg como Hipertensão Nível I. No entanto, imprecisões na medição e a falta de sintomas visíveis podem atrasar o diagnóstico. Recentemente, a inteligência artificial (IA) tem surgido como uma aliada promissora no tratamento da hipertensão. A IA pode simular o raciocínio humano para identificar riscos, levando em conta uma variedade de fatores como genética, metabolismo, ambiente e estilo de vida, o que permite um tratamento mais personalizado e eficaz. Além disso, a IA está introduzindo novas formas de medir a pressão arterial de maneira não invasiva, o que ajuda a superar problemas como a hipertensão do jaleco branco e a hipertensão mascarada, melhorando a precisão do monitoramento e ajustes no tratamento. As tecnologias de aprendizado de máquina (ML) e aprendizado profundo (DL) estão revolucionando o diagnóstico e tratamento da hipertensão. O ML realiza análises preditivas examinando relações entre variáveis de dados de saúde, enquanto o DL utiliza redes neurais para identificar padrões em imagens e exames cardíacos. Essas tecnologias permitem detectar a hipertensão mais cedo e gerenciar a condição de forma mais eficiente, além de melhorar o monitoramento em casa e a telemedicina. No entanto, a implementação da IA na gestão da hipertensão enfrenta desafios, como a necessidade de dados de alta qualidade, preocupações com a privacidade e o desenvolvimento de modelos de pesquisa robustos. Questões éticas e regulatórias sobre a coleta e análise de dados também precisam ser abordadas. Mais pesquisas são necessárias para validar esses modelos e superar as limitações na medição da pressão arterial e na interpretação dos dados. Em resumo, a IA tem o potencial de transformar o tratamento da hipertensão com abordagens mais precisas e personalizadas. No entanto, é crucial que sua implementação seja ética e centrada no paciente, enfrentando os desafios e garantindo a confiabilidade por meio de contínuas pesquisas e colaboração entre médicos e especialistas em IA.
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O USO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO MANEJO DA HIPERTENSÃO ARTERIAL

  • DOI: https://doi.org/10.22533/at.ed.31224090912

  • Palavras-chave: "Inteligência Artificial"; "Hipertensão Arterial"

  • Keywords: "Artificial Intelligence";"Arterial Hypertension"

  • Abstract: Hypertension (HT) is a chronic condition characterized by elevated blood pressure levels in the arteries, affecting approximately 1.4 billion people globally and 24% of the adult population in Brazil. It is a significant risk factor for severe conditions such as myocardial infarction, stroke, sudden death, vision loss, and renal failure. HT is usually diagnosed based on daily blood pressure measurements, with values above 140/90 mmHg classified as Stage I HT. However, measurement inaccuracies and the lack of noticeable symptoms can delay diagnosis. Recently, artificial intelligence (AI) has emerged as a promising ally in hypertension management. AI can simulate human reasoning to identify risks by considering a range of factors, including genetics, metabolism, environment, and lifestyle, allowing for more personalized and effective treatment. Additionally, AI is introducing new, non-invasive methods for measuring blood pressure, helping to overcome issues like white coat hypertension and masked hypertension, and improving monitoring accuracy and treatment adjustments. Machine learning (ML) and deep learning (DL) technologies are revolutionizing HT diagnosis and treatment. ML performs predictive analyses by examining relationships between health data variables, while DL uses neural networks to recognize patterns in cardiovascular images and tests. These technologies enable earlier detection and more effective management of HT, as well as improving home monitoring and telemedicine. However, the implementation of AI in hypertension management faces challenges such as the need for high-quality data, privacy concerns, and the development of robust research models. Ethical and regulatory issues regarding data collection and analysis also need to be addressed. Further research is necessary to validate these models and overcome limitations in blood pressure measurement and data interpretation. In summary, AI has the potential to transform hypertension treatment with more precise and personalized approaches. However, its implementation must be ethical and patient-centered, addressing challenges and ensuring reliability through ongoing research and collaboration between medical professionals and AI experts.

  • Ana Carolina Tanzi Bernardes
  • Breno de Amaral Gandini
  • Eduarda Gonçalves Godinho
  • Thaís Gabrielly Gomes
  • Maria Luiza Garcia Santos Gomes
  • Maria Eduarda Durante Mazucato Gomes
  • Laura Turini Baraldi Gomes
  • Mariana Aires Marangoni
  • Arielle Servato Rossi
  • Larissa Soares Leite
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