Inteligencia Artificial Pode Ajudar Na Deteccao De Fibrilacao Atrial

A fibrilação atrial (FA) é uma arritmia bastante prevalente acometendo 10% da população ≥ 80 anos. Ela é, sabidamente, causa de eventos embólicos, insuficiência cardíaca e morte. Por ser uma arritmia frequentemente assintomática, a sua detecção exige longos períodos de monitoramento trazendo, muitas vezes, resultados decepcionantes.

Será que a inteligência artificial (IA) poderia nos ajudar nesta detecção?

Baseado neste racional, um grupo de pesquisadores, utilizando IA, desenvolveu um algoritmo baseado na análise do ECG de 12 derivações em repouso. O objetivo era encontrar uma assinatura eletrocardiográfica da FA, mesmo durante um ECG em ritmo sinusal; DOI:https://doi.org/10.1016/S0140-6736(19)31721-0.

Todos os pacientes ≥ 18 anos que tinham pelo menos um ECG de repouso em ritmo sinusal adquirido no laboratório da Mayo Clinic entre 31 de dezembro de 1993 a 21 de julho de 2017 foram incluídos nesta análise retrospectiva. Os pacientes com pelo menos um ECG em FA ou flutter atrial (FLU) foram classificados como positivos para FA. Os pacientes sem evidências eletrocardiográficas ou em prontuário de FA/FLU foram classificados como negativos.

180.922 pacientes com 649.931 ECGs em ritmo sinusal foram analisados em 3 fases: uma de treino, uma de validação interna e outra de testes. O algoritmo utilizando IA e um traçado eletrocardiográfico de 10 segundos permitiu que o aparelho APRENDESSE a identificar mudanças súbitas no exame que prediziam FA.

A avaliação de um único ECG identificou FA com uma área sob a curva de 0,87 (IC 95%, 0,86 – 0,88), sensibilidade 79% (77,5 – 80,4), especificidade 79,5% (79 – 79,9) e acurácia 79,4% (79 – 79,9). Esses achados foram ainda melhores quando se analisaram ECGs consecutivos de um mesmo paciente.

A conclusão dos autores foi que a aquisição de um simples ECG de repouso em ritmo sinusal, associado à IA, permitiu a identificação de indivíduos com FA. E que no futuro a IA ajudará nas decisões clínicas. Por fim afirmam: “Esse modelo é específico para FA, contudo nós temos criado modelos para várias outras condições que usam os mesmos princípios.....”

Conclusão do Cardiopapers: a incorporação da IA à prática médica, provavelmente, construirá uma medicina completamente diferente da que conhecemos atualmente.

Nota do editor (Eduardo Lapa): esse estudo é muito interessante. Através de machine learning e deep learning, a máquina conseguiu encontrar parâmetros que nós, humanos, não conseguimos detectar e a partir de um ECG em ritmo sinusal conseguiu prever surgimento de FA com uma acurácia altíssima. Para terem uma ideia boa das múltiplas utilizações atuais da inteligência artificial em medicina, sigam o Eric Topol no twitter. Ele coloca diariamente vários trabalhos/evidências interessantíssimas sobre o tema. Vale muito a pena.