ACLART

Ensinar um joelho a prever o seu próprio futuro

O objetivo do projeto é utilizar inteligência artificial (IA), através de algoritmos de aprendizagem automática (machine learning) aplicados a dados clínicos e a dados in silico, para prever a probabilidade de revisão da reconstrução do ligamento cruzado anterior (ACLR) e melhorar a gestão pré e pós-operatória destes doentes. Tirando partido do potencial dos dados clínicos, das simulações computacionais (in silico) e das análises baseadas em IA, o projeto tem potencial para melhorar significativamente os resultados clínicos dos doentes e contribuir para transformar o futuro da cirurgia ortopédica.

O cruza a Reconstrução do Ligamento Cruzado Anterior (ACLR) com aprendizagem automática baseada em inteligência artificial e simulação computacional (in silico), propondo um modelo preditivo para os resultados clínicos da ACLR. A integração dos dados clínicos dos doentes e das características específicas da cirurgia em modelos e algoritmos de machine learning, juntamente com simulações computacionais, permitirá gerar conhecimento capaz de melhorar a seleção dos doentes, apoiar a tomada de decisão cirúrgica e otimizar a gestão pré e pós-operatória, aumentando a eficácia dos procedimentos de reconstrução do ligamento cruzado anterior.

A incorporação de simulações in silico orientadas por inteligência artificial na gestão da ACLR constitui um elemento inovador desta abordagem, uma vez que permite analisar de forma integrada diferentes domínios da cirurgia de reconstrução do ligamento cruzado anterior e apoiar a tomada de decisão clínica de um modo que não seria possível recorrendo apenas à análise de dados clínicos por machine learning. Esta abordagem revela-se particularmente útil no planeamento cirúrgico, sobretudo em casos complexos que exigem decisões difíceis por parte da equipa cirúrgica. Neste contexto, os resultados obtidos através de modelos computacionais baseados no método dos elementos finitos, incluindo resultados provenientes de estudos já publicados, serão integrados em modelos e algoritmos de aprendizagem automática, com o objetivo de correlacionar as previsões obtidas a partir dos dados clínicos com os fatores biomecânicos derivados das simulações in silico.

Projeto: ACLART – Previsão de resultados clínicos da reconstrução do ligamento cruzado anterior através da simulação in silico conjugada com inteligência artificial

Código da Operação: COMPETE2030-FEDER-00867200

Aviso: MPr-2023-12 – SACCCT – Projetos de Investigação Científica e Desenvolvimento Tecnológico (IC&DT) – Operações Individuais e em Copromoção

Créditos