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Investigadores do Smidt Heart Institute em Cedars-Sinai descobriram que um algoritmo de inteligência artificial (IA) pode detectar um ritmo cardíaco anormal em pessoas que ainda não apresentam sintomas.
O algoritmo, que identificou sinais ocultos em testes de diagnóstico médico comuns, pode ajudar os médicos a prevenir melhor acidentes vasculares cerebrais e outras complicações cardiovasculares em pessoas com fibrilação atrial – o tipo mais comum de distúrbio do ritmo cardíaco.
Algoritmos desenvolvidos anteriormente foram usados principalmente em populações brancas. Este algoritmo funciona em diversos ambientes e populações de pacientes, incluindo veteranos dos EUA e populações carentes. As descobertas foram publicadas hoje na revista revisada por pares Cardiologia JAMA.
“Esta pesquisa permite uma melhor identificação de uma doença cardíaca oculta e informa a melhor maneira de desenvolver algoritmos que sejam equitativos e generalizáveis para todos os pacientes”, disse David Ouyang, MD, cardiologista do Departamento de Cardiologia do Smidt Heart Institute em Cedars. -Sinai, pesquisador da Divisão de Inteligência Artificial em Medicina e autor sênior do estudo.
Os especialistas estimam que cerca de 1 em cada 3 pessoas com fibrilação atrial não sabe que tem a doença.
Na fibrilação atrial, os sinais elétricos no coração que regulam o bombeamento do sangue das câmaras superiores para as câmaras inferiores são caóticos. Isso pode fazer com que o sangue nas câmaras superiores se acumule e forme coágulos sanguíneos que podem viajar para o cérebro e desencadear um acidente vascular cerebral isquêmico.
Para criar o algoritmo, os investigadores programaram uma ferramenta de inteligência artificial para estudar padrões encontrados nas leituras do eletrocardiograma. Um eletrocardiograma é um teste que monitora os sinais elétricos do coração. As pessoas que se submetem a esse teste têm eletrodos colocados no corpo que detectam a atividade elétrica do coração.
O programa foi treinado para analisar leituras de eletrocardiograma feitas entre 1º de janeiro de 1987 e 31 de dezembro de 2022, de pacientes atendidos em duas redes de saúde do Veterans Affairs. O algoritmo foi treinado em quase um milhão de eletrocardiogramas e previu com precisão que os pacientes teriam fibrilação atrial em 31 dias.
O modelo de IA também foi aplicado a registros médicos de pacientes no Cedars-Sinai e previu de forma semelhante – e com precisão – casos de fibrilação atrial em 31 dias.
“Este estudo com veteranos era geográfico e etnicamente diversificado, indicando que a aplicação deste algoritmo poderia beneficiar a população em geral nos EUA”, disse Sumeet Chugh, MD, diretor da Divisão de Inteligência Artificial em Medicina do Departamento de Medicina e Medicina. diretor do Centro de Ritmo Cardíaco do Departamento de Cardiologia. “Esta pesquisa exemplifica uma das muitas maneiras pelas quais os investigadores do Smidt Heart Institute e da Divisão de Inteligência Artificial em Medicina estão usando a IA para abordar o gerenciamento preventivo de condições cardíacas complexas e desafiadoras”.
O estudo foi um esforço colaborativo entre médicos e investigadores do Cedar-Sinai e dos hospitais de Assuntos de Veteranos de São Francisco e Palo Alto. Além de Ouyang, os investigadores do Cedars-Sinai, Grant Duffy e John Theurer, trabalharam no estudo.
Os investigadores planejam continuar a estudar o algoritmo como parte de ensaios clínicos prospectivos para saber se ele ajuda a identificar pessoas em risco de ataque cardíaco e acidente vascular cerebral. Eles também planejam desenvolver mais algoritmos de IA.
Financiamento: O estudo foi financiado por os Institutos Nacionais de Saúde e o Departamento de Assuntos de Veteranos dos EUA.
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