Recentemente, um estudo publicado na revista The Lancet apresentou um novo modelo de eletrocardiograma (ECG) aprimorado por inteligência artificial — o AIRE. Este modelo consegue prever com precisão a mortalidade e o risco de doenças cardiovasculares (DCV) com base no histórico médico e nos resultados de imagem do paciente, fornecendo aos médicos recomendações personalizadas e práticas.
Nota da imagem: Imagem gerada por IA, serviço de licenciamento de imagens Midjourney
O desenvolvimento do modelo AIRE utilizou uma grande quantidade de dados de diferentes grupos de pacientes, superando as deficiências de modelos anteriores em termos de razoabilidade temporal e explicabilidade, tornando as previsões não apenas precisas, mas também úteis para ações práticas na clínica. O estudo descobriu que o AIRE consegue prever o risco de morte por todas as causas, arritmias ventriculares, doenças cardiovasculares ateroscleróticas e insuficiência cardíaca, superando os modelos tradicionais de IA em avaliações de risco de curto e longo prazo.
O eletrocardiograma é um método não invasivo de avaliação da atividade elétrica do coração, realizado através da colocação de eletrodos no tórax, braços e pernas do paciente. Apesar de a tecnologia do ECG existir há mais de um século, os recentes avanços na capacidade de processamento de computadores e nos modelos de aprendizado de máquina preditivos trouxeram novas esperanças para este campo. Embora vários estudos tenham tentado aplicar a IA à previsão de doenças cardiovasculares e risco de morte, sua aplicação prática ainda é escassa.
Este estudo desenvolveu oito modelos AIRE, capazes de fornecer previsões de curvas de sobrevida individualizadas, e não apenas avaliações de risco em momentos fixos. Os dados do estudo vieram de diversas fontes clínicas em diferentes locais geográficos, incluindo o Centro Médico Beth Israel Deaconess nos EUA e o Centro de Pesquisas em Medicina Tropical de São Paulo-Minas Gerais no Brasil. O modelo AIRE, através da combinação de uma arquitetura de rede neural convolucional com blocos residuais, criou curvas de sobrevida específicas para cada paciente, levando em consideração os óbitos e a falta de acompanhamento dos participantes.
Os resultados da pesquisa mostraram que o AIRE consegue prever com precisão a mortalidade por todas as causas com um valor de concordância de 0,775, especialmente em participantes sem histórico familiar de doenças cardiovasculares. O AIRE também se mostrou eficaz na previsão de eventos de insuficiência cardíaca. Além disso, o AIRE demonstrou estabilidade ao usar dados de ECG de canal único (como os de dispositivos de consumo), abrindo possibilidades para o monitoramento domiciliar do risco de doenças cardiovasculares.
A equipe de pesquisa afirma que a plataforma AIRE não apenas supera o julgamento de especialistas humanos tradicionais em termos de precisão preditiva, mas também estabelece uma base para aplicações clínicas em todo o mundo. A plataforma promete ser amplamente utilizada em cuidados primários e secundários, fornecendo previsões de risco de doenças cardiovasculares personalizadas para diferentes populações.
Destaques:
💡 O modelo AIRE usa vários dados de pacientes para prever com precisão o risco de doenças cardíacas e morte, fornecendo recomendações personalizadas para a clínica.
📊 O modelo superou os modelos tradicionais de IA na avaliação de risco de curto e longo prazo, apresentando um desempenho excelente.
🏥 O AIRE tem um amplo potencial de aplicação, podendo desempenhar um papel importante no monitoramento domiciliar e em cenários clínicos.
