The cardiovascular system in healthy individuals possesses an intrinsic rythm, which varies considerably throughout time. This propriety is fundamental to the adaptability of the system to constant changes, and is denominated as variability.
Several theories and descoveries concerning the variability of signals of the cardiovascular systems have been published by several authors, over the last thirty years. These studies call into question the significance of homeostasis of the system. Throughout these investigations, several types of analysis and characterizations were proposed to corrolate how certain pathologies diminish the variability of cardiovascular parameters, leading to the emergence of periodical and poorly adaptable patterns, which took over this system.
One of the clinical entities that has already been proven to affect the variability of cardiac frequency, is heart failure. This disease, which affects 1 to 2% of the World's population, presents, in Portugal, an intra-hospital mortality rate of 12,5%.
Considering this problematic, an idea to train an artificial inteligence, the neuronal networks, was proposed in order to detect and evaluate the periodicity patterns in the evolution of the cardiovascular parameters (specifically, the cardiac frequency), in a heart failure background. With this analysis, the network transmits its evaluation of the vital prognostic of the patients.
After the training and testing phases of the neuronal network, the prognostics were correct in 96,385% of the cases, with a percentage of response certainty of 81,07%.
We concluded that this analysis of the variability of the cardiac frequency using a neuronal network, is possible. Moreover, we predict that this may prove to be a very useful tool in clinical practice in the future, and that it might also have several important applications.O sistema cardiovascular de indivíduos saudáveis apresenta um ritmo intrínseco que varia consideravelmente ao longo do tempo. Esta propriedade, que se revela fundamental para a adaptabilidade do sistema às constantes mudanças às quais o corpo humano se encontra sujeito, tem o nome de variabilidade.
As teorias e descobertas sobre a variabilidade dos sinais do sistema cardiovascular têm sido publicadas por vários autores, ao longo dos últimos trinta anos. Estes estudos, vieram pôr em causa o significado de homeostasia do sistema. No decorrer destas investigações, foram lançados vários tipos de análises e caracterizações da forma como certas patologias diminuem a variabilidade dos parâmetros cardiovascular, o que leva ao aparecimento de padrões periódicos e pouco adaptáveis, que se apoderam deste sistema.
Uma das entidades clínicas, que está comprovada que afeta a variabilidade da frequência cardíaca, é a insuficiência cardíaca. Esta doença que afeta entre 1 a 2% da população mundial, é responsável, em Portugal, por uma taxa de mortalidade intra-hospitalar de 12,5%.
No seguimento desta lógica, surgiu a ideia de tentar treinar uma inteligência artificial, as redes neuronais, para detetar e avaliar os padrões de periodicidade, na evolução de parâmetros cardiovasculares (neste caso, a frequência cardíaca), próprios da insuficiência cardíaca. Com esta análise, a rede transmite a sua avaliação do prognóstico vital dos doentes.
Após o treino e teste da rede neuronal, obteve-se uma previsão acertada do prognóstico em 96,385% dos casos, com uma percentagem de certeza de resposta de 81,07%.
Concluiu-se então, que esta análise da variabilidade da frequência cardíaca, por parte de uma rede neuronal, é possível. Para além disso, prevê-se que esta seja uma útil ferramenta no meio clínico e que esta possa ter várias aplicações no futuro
