No decorrer da investigação “GRACE PLUS - Uma abordagem baseada na fusão de dados para melhorar a pontuação GRACE na avaliação de risco da Síndrome Coronária Aguda”, da autoria de Afonso Neto, aluno de doutoramento do Departamento de Engenharia Informática (DEI), de Jorge Henriques e Paulo Gil, investigadores do CISUC e ainda de José Pedro Sousa, médico cardiologista do Centro Hospitalar e Universitário de Coimbra (CHUC), foi possível concluir que existem fatores de risco não contemplados no GRACE, em particular a hemoglobina no momento da admissão, com impacto positivo na melhoria da precisão da avaliação de risco.

«Começámos por investigar formas de adicionar ao modelo Global Registry of Acute Coronary Events (GRACE) novos fatores de risco, identificados pelo nosso parceiro clínico (CHUC), com potencial para melhorar a precisão do prognóstico, tais como a hemoglobina na admissão e marcadores de inflamação», contextualiza Jorge Henriques.

Por outro lado, prossegue o investigador do CISUC, «para manter a interpretabilidade do novo modelo e, por consequência, a sua confiança, percecionada pela equipa clínica, foi definido como requisito adicional manter a forma como na prática clínica o GRACE é utilizado, sendo este sujeito a um fator de correção, considerando a contribuição de novos fatores de risco, daí a justificação de GRACE PLUS».

Segundo a equipa do CISUC, os modelos de avaliação de risco cardiovascular são ferramentas muito úteis para auxiliar o prognóstico de uma série de eventos. O modelo GRACE, bastante utilizado na prática clínica, é atualmente o mais usado em Portugal na avaliação de risco no contexto da síndrome coronária aguda. No entanto, «é um modelo que apresenta algumas limitações, nomeadamente devido à utilização de um número incompleto de variáveis (fatores de risco) no cálculo do prognóstico».

O modelo GRACE pode ser considerado uma ferramenta de prevenção secundária, sendo habitualmente aplicado a pacientes no momento da admissão hospitalar, resultante da ocorrência de um episódio de síndrome coronária aguda (enfarte de miocárdio). O objetivo deste modelo é estimar a probabilidade de morte ou de um novo evento de enfarte de miocárdio num determinado período de tempo, geralmente no mês seguinte ou nos próximos seis meses.

Este modelo baseia-se em oito fatores de risco registados na admissão hospitalar, designadamente idade, frequência cardíaca, pressão arterial sistólica, creatinina, classe Killip, estado de paragem cardíaca, marcadores cardíacos elevados e desvio do segmento ST no eletrocardiograma. «Ao ponderar todos estes fatores, o modelo GRACE gera uma pontuação (score), posteriormente discretizada com vista a fornecer uma categoria de risco, em três classes distintas, nomeadamente, baixo risco, risco intermédio e alto risco», esclarece a equipa de investigadores.

Assim, este estudo focou-se no «desenvolvimento de uma ferramenta baseada em metodologias de fusão de informação e em técnicas de inteligência artificial, que permita melhorar a avaliação do risco cardiovascular e, dessa forma, proporcionar um suporte mais fundamentado à decisão clínica em contexto real sem, no entanto, alterar a forma como essa decisão é atualmente efetuada pelos profissionais», afirma o investigador da FCTUC.

«Através deste mecanismo é possível combinar fontes de informação heterogéneas, neste caso o modelo de risco já existente – GRACE, e o fator de risco adicional – hemoglobina», revela a equipa do CISUC, acrescentando que «esta abordagem permitiu determinar para cada individuo o fator de correção ótimo a adicionar ao GRACE, tendo em conta o valor particular de hemoglobina, de forma a maximizar a precisão de estratificação determinada pelo modelo original».

Para os autores do projeto, «para além da melhoria da caracterização do risco cardiovascular, uma das vantagens adicionais deste estudo consiste em potenciar a aplicação de cuidados de saúde proporcionais ao real risco que o doente apresente no momento da admissão hospitalar, podendo contribuir para uma gestão efetiva de terapêuticas e de recursos humanos», concluem.

O artigo científico, publicado na revista Information Fusion, pode ser consultado aqui: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1566253522001956?via%3Dihub#sec2.