O estudo da Mayo Clinic mostra que a IA poderia permitir uma triagem precisa e barata para a fibrilação atrial

ROCHESTER, Minnesota — Um novo estudo de investigação da Mayo Clinic mostra que a inteligência artificial (IA) pode detectar os sinais de um ritmo cardíaco irregular — fibrilação atrial(FA) — em um eletrocardiograma, mesmo que o coração esteja em ritmo normal no momento do teste. Em outras palavras, o eletrocardiograma ativado por IA pode detectar fibrilação atrial recente que tenha ocorrido sem sintomas ou que seja iminente, potencialmente melhorando as opções de tratamento. Essa pesquisa poderia melhorar a eficiência do eletrocardiograma, um método não invasivo e amplamente disponível de rastreamento de doenças cardíacas. Os resultados e um comentário que os acompanha foram publicados no The Lancet. 

Embora comum, a fibrilação atrial é frequentemente passageira. Por isso, é difícil de diagnosticar. A fibrilação atrial pode não ocorrer durante um eletrocardiograma padrão de 10 segundos e 12 derivações, por isso muitas vezes as pessoas desconhecem a sua presença. Métodos de monitoramento prolongados, como um monitor cardíaco, exigem intervenção médica e são caros. 

Precisão e pontualidade são importantes para o diagnóstico da fibrilação atrial. Se não for detectada, a fibrilação atrial pode causar um acidente vascular cerebral (AVC), insuficiência cardíaca e outras doenças cardiovasculares. Saber que um paciente tem fibrilação atrial ajuda a controlar o tratamento com anticoagulantes, observa Paul Friedman, médico, presidente do Departamento de Medicina Cardiovascular da Mayo Clinic. Dr. Friedman, um eletrofisiologista cardíaco, é o autor sênior do estudo. 

“Quando as pessoas chegam com um AVC, nós realmente queremos saber se eles tiveram uma FA nos dias precedentes ao AVC, pois isso orientará o tratamento”, diz Dr. Friedman. “Os anticoagulantes são muito eficazes para prevenir outro AVC em pessoas com FA. Mas para aqueles sem FA, o uso de anticoagulantes aumenta o risco de sangramento sem benefícios substanciais. Esse é um dado importante. Queremos saber se um paciente tem FA.” 

Usando aproximadamente 450.000 eletrocardiogramas dos mais de 7 milhões de eletrocardiogramas no cofre digital de dados da Mayo Clinic, os pesquisadores treinaram a IA para identificar diferenças sutis em um eletrocardiograma normal que indicassem alterações na estrutura do coração causadas pela fibrilação atrial. Essas alterações não são detectáveis sem o uso de IA. 

Os pesquisadores testaram, então, a IA em eletrocardiogramas de ritmo normal de um grupo de 36.280 pacientes, dos quais 3.051 eram conhecidos por terem fibrilação atrial. O eletrocardiograma ativado por IA identificou corretamente os padrões sutis de fibrilação atrial com 90% de precisão. 

Dr. Friedman diz que está surpreso com os resultados desse estudo. Se comprovado, disse ele, os eletrocardiogramas guiados por IA poderiam direcionar o tratamento correto para a doença causada pela fibrilação atrial, mesmo sem sintomas. Além disso, essa tecnologia pode ser processada usando um smartphone ou um relógio, tornando-se prontamente disponível em larga escala. 

“Um eletrocardiograma sempre mostrará a atividade elétrica do coração no momento do teste, mas isso é como olhar para o oceano agora e ser capaz de dizer que houve grandes ondas ontem”, diz Dr. Friedman. “A IA pode fornecer informações valiosas sobre os sinais elétricos invisíveis que nossos corpos emitem a cada batida do coração – sinais que podem estar escondidos à primeira vista.” 

“Em vez de encontrar a agulha no palheiro por meio de monitoramento prolongado, os autores basicamente sugerem que a IA será capaz de determinar se há uma agulha escondida no palheiro somente olhando para ele”, observa o Dr. Jeroen Hendriks, da Universidade de Adelaide na Austrália, que escreveu o comentário do estudo com Larissa Fabritz, médica, da Universidade de Birmingham, no Reino Unido. 

Zachi I. Attia e Peter Noseworthy, médico, são os autores principais do estudo. Outros autores são Francisco Lopez-Jimenez, médico; Samuel Asirvatham, médico; Abhishek Deshmukh, bacharel em medicina e cirurgia; Bernard Gersh, bacharel em medicina e cirurgia, doutorado em filosofia; Rickey Carter, doutor; Xiaoxi Yao, doutor; Alejandro Rabinstein, médico; Bradley Erickson, médico, doutor; e Suraj Kapa, médico — todos da Mayo Clinic. 

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