Redes neurais artificiais para estimar rotação de um dispositivo de assistência ventricular

Abstract

Em 2014, foi batido o recorde de transplantes de coração no Brasil, mais de 300 pacientes receberam o órgão e saíram da fila. Mesmo assim, 259 pessoas ainda aguardavam um coração disponível. De acordo com estudos, 25% dos participantes desta fila chegarão a óbito antes de receber o órgão. Entretanto em todos esses casos o coração ainda funciona parcialmente, o que mostra que talvez não fosse necessário o transplante. Em alguns casos, uma máquina que auxilie o bombeamento de sangue é o suficiente para que o paciente aguarde a cirurgia ou se recupere. Foi pensando desta maneira que o Dispositivo de Assistência Ventricular (DAV) foi desenvolvido. Seu funcionamento em conjunto com o coração diminui o trabalho mecânico do miocárdio para o bombeamento do sangue. Entretanto, observou-se o surgimento de estenose na válvula aórtica nos pacientes assistidos. Isto ocorre porque com auxílio mecânico, essa válvula não funciona corretamente. Um campo de pesquisa ainda em desenvolvimento dos órgãos artificias é o controle. O funcionamento natural dos órgãos humanos tem diversos processos fisiológicos que realizam o controle das suas funções. Muitos processos são desconhecidos, inclusive. A frequência cardíaca (FC), por exemplo, depende da pressão arterial, das atividades físicas e até das emoções. O objetivo deste trabalho é propor o controle da velocidade do motor de um DAV, a Bomba de Sangue Centrífuga Implantável (BSCI), através de um controle similar ao natural. Ao considerar a FC como um dado de entrada do controlador, diversas entradas serão consideradas. Tomando-se o funcionamento dos DAVs, cada pessoa apresenta variações nos parâmetros fisiológicos cardiovasculares. Acredita-se, portanto, que a utilização de inteligência artificial possa suprir as necessidades de um controle mais próximo do fisiológico. Durante a metodologia foi proposta uma rotina que analisa o eletrocardiograma (ECG) em tempo real, calcula a FC e, através de redes neurais artificiais (RNA), estima a rotação do motor do DAV. A rotação estimada e consequentemente o fluxo de sangue é proporcional à FC e ocorre de maneira a garantir o correto funcionamento da válvula aórtica. Os aplicativos em Matlab foram desenvolvidos seguindo esta rotina e testados em dezesseis ECGs do Banco de pacientes com insuficiência cardíaca do Physionet. Os resultados apresentados em simulações realizadas em Simulink foram considerados satisfatórios. Foi concluído que a estratégia de controle de um DAV deve evitar a estenose da válvula aórtica e levar em consideração a FC. Os resultados também demonstraram que este controle pode ser feito com RNA. Testes in vitro, melhorias na rotina e melhorias nos aplicativos serão conduzidos futuramente.