IA na identificação de FA nos pacientes com AVC de causa indeterminada

O acidente vascular cerebral (AVC) embólico de causa indeterminada (ESUS, do inglês acidente vascular cerebral embólico de causa indeterminada) representa aproximadamente um terço de todos os AVC. Sabe-se que grande parte desses casos envolve fibrilação atrial (FA) não é relevante mesmo após extensa investigação.
A detecção de FA permanece um desafio por se apresentar muitas vezes de forma esporádica, mas fazer esse diagnóstico é extremamente importante para que se inicie a prevenção secundária.
Nesse contexto, a inteligência artificial (IA) pode ser muito útil. Já existem alguns estudos que mostram a eficácia da IA no diagnóstico de FA, mas esses estudos foram feitos com a população em geral, sem subgrupo específico.
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Estudo
Recentemente, foi publicado um artigo da Sociedade do Ritmo Cardíaco que apresenta um algoritmo de IA para detecção de FA especificamente em pacientes com ESUS.
Nesse estudo, pacientes com ESUS que foram submetidos ao implante de um monitor cardíaco implantável foram recrutados em quatro hospitais coreanos entre 2018 e 2022.
Foram incluídos 352 pacientes, os quais foram seguidos por pelo menos 6 meses após o implante do monitor ou com FA detectado nos primeiros seis meses.
O estágio primário a ser treinado foi a performance da IA em identificação de episódios de FA> 1 hora, como bloqueado pelo monitor cardíaco implantável.
O modelo de IA processava o eletrocardiograma (ECG) de 12 derivações associadas a um escore (AI-FA pontuação de risco). Esse escore avaliava se o paciente estava em FA ou tinha risco de desenvolver FA nos próximos 2 anos.
Uma base de dados para o desenvolvimento do algoritmo envolveu 808.194 ECGs de 121.282 pacientes coreanos.
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Resultados
Os pacientes foram acompanhados por 25,1 meses.
Episódios de FA com> 1 hora de duração foram identificados em 58 pacientes (14,4%). A área sob a curva ROC foi de 0,806.
O modelo de IA mostrou-se muito eficaz na detecção de episódios de FA, com alta acurácia e precisão. A integração de parâmetros como sexo, idade, IMC, volume do átrio esquerdo melhoraram ainda mais a performance da IA (AUC 0,880).
O algoritmo teve maior precisão na identificação de episódios de FA mais longos, juntamente com uma tendência temporal, diminuindo que o escore aumentava à medida que o registro do ECG se aproximava do início da FA (p <0,0001).
O artigo destaca a importância da IA nesse contexto, já que, comparado aos métodos convencionais como os monitores implantáveis, esse método é mais custo-efetivo, não invasivo e com resultados quase instantâneos.
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Conclusão
Diagnosticar FA em pacientes com AVC embólico de causa indeterminada pode ser complicado já que a arritmia pode se apresentar de forma esporádica. Entretanto, esse diagnóstico é crucial para que uma anticoagulação seja iniciada a fim de evitar um novo AVC.
A IA pode ser muito útil nesses casos, já que a instalação de monitor cardíaco implantável muitas vezes não é factível pela sua baixa disponibilidade e alto custo. Nesse contexto, os modelos de IA são mostrados cada vez mais apurados na detecção de FA.
O estudo tem algumas limitações. O modelo de IA não fornece o momento exato da ocorrência de FA. Além disso, não é possível determinar se um FA foi bloqueado meses depois do ESUS não ter sido bloqueado anteriormente ou se uma arritmia ocorreu após o ESUS. Além disso, o estudo foi prolongado em uma coorte coreana, o que limita a generalização dos resultados para outras situações.
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Autor
Graduação em Medicina pela Universidade Federal Fluminense (UFF) ⦁ Residente em Clínica Médica pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)
- Choi J, et al. A inteligência artificial prevê fibrilação atrial não diagnosticada em pacientes com acidente vascular cerebral embólico de origem indeterminada usando eletrocardiogramas em ritmo sinusal. Sociedade do Ritmo Cardíaco. Publicado: 15 de março de 2024. DOI: 10.1016/j.hrthm.2024.03.029