Sistema analisou o eletrocardiograma de mais de 38 mil pacientes e identificou sinais associados também a arritmia, AVC e morte
Uma única noite em um laboratório do sono pode revelar sinais de insuficiência cardíaca com até dez anos de antecedência. Pesquisadores desenvolveram uma inteligência artificial que analisa a atividade elétrica do coração enquanto o paciente dorme e calcula seu risco de desenvolver doenças cardiovasculares no futuro.
O modelo usa dados de um eletrocardiograma de apenas uma derivação, obtido por dois eletrodos colocados no peito durante a polissonografia. O exame já faz parte dos estudos realizados para investigar problemas como apneia e insônia, mas essas informações sobre o coração raramente são exploradas em profundidade.
No estudo publicado na revista científica SLEEP, a ferramenta conseguiu separar pacientes com maior e menor probabilidade de desenvolver insuficiência cardíaca, fibrilação atrial e outras complicações. O resultado permaneceu significativo mesmo depois que os pesquisadores consideraram fatores conhecidos de risco, como idade, sexo, obesidade, tabagismo, diabetes e hipertensão.
A inteligência artificial não analisa simplesmente se a pessoa dorme bem ou mal. Ela procura alterações sutis no ritmo e na condução elétrica do coração durante as diferentes fases do sono. A reportagem da ScienceAlert chamou atenção para o peso dado pelo modelo ao início do sono, quando mudanças rápidas no sistema nervoso podem tornar essas anormalidades mais visíveis.
Uma noite e mais de 38 mil pacientes
O modelo foi desenvolvido com registros de 15.809 pacientes atendidos pelo Massachusetts General Hospital, em Boston. Em seguida, passou por dois testes independentes: um com 9.810 pacientes do Emory University Hospital, em Atlanta, e outro com 12.576 pessoas atendidas pelo Beth Israel Deaconess Medical Center, também em Boston.
Ao todo, a pesquisa reuniu 38.195 pacientes. O acompanhamento chegou a dez anos no grupo de Emory e a sete anos no Beth Israel. Os pesquisadores verificaram quem recebeu posteriormente diagnósticos de fibrilação atrial, AVC, infarto ou insuficiência cardíaca e quem morreu durante o período.
Para cada aumento equivalente a um desvio-padrão na pontuação produzida pela inteligência artificial, o risco de insuficiência cardíaca foi 69% maior no grupo de Emory e 133% maior no Beth Israel. A mesma variação foi associada a um risco entre 103% e 172% maior de fibrilação atrial e entre 65% e 82% maior de morte por qualquer causa.
Esses percentuais não representam a probabilidade absoluta de uma pessoa adoecer. Eles mostram como o risco observado aumentou à medida que subia a pontuação calculada pelo modelo.
Os resultados foram mais consistentes para fibrilação atrial, insuficiência cardíaca e mortalidade. A ferramenta também encontrou associação com o risco de AVC, mas acrescentou pouco aos métodos convencionais de previsão. Para infarto, o aumento foi significativo em apenas um dos dois grupos de validação.
A inteligência artificial deu mais atenção a trechos do eletrocardiograma registrados durante o estágio N1, a fase leve de transição entre estar acordado e dormir. Nesse momento, o organismo passa por mudanças no controle do ritmo cardíaco, que podem tornar mais perceptíveis pequenas alterações na frequência ou na condução elétrica.
O modelo, no entanto, não faz a previsão apenas com essa fase. Ele analisa a noite inteira e combina o eletrocardiograma com a classificação dos diferentes estágios do sono feita durante a polissonografia.
Exame já existe, mas uso ainda é experimental
A principal vantagem da proposta é aproveitar um sinal que já é coletado nos laboratórios. Durante uma polissonografia, sensores registram atividade cerebral, respiração, movimentos, oxigenação e funcionamento do coração. Na prática clínica, porém, a análise costuma se concentrar no diagnóstico do distúrbio que levou o paciente ao exame.
A IA transforma o eletrocardiograma noturno em uma pontuação adicional de risco. Em vez de diagnosticar insuficiência cardíaca, ela poderia indicar quais pacientes deveriam passar por investigação cardiológica, monitoramento prolongado ou novos exames.
Segundo o Instituto Nacional de Saúde dos Estados Unidos, que financiou a pesquisa, a possibilidade é identificar pessoas em risco anos antes do aparecimento de sintomas. O órgão ressalta que ainda será necessário verificar se a ferramenta melhora as decisões médicas quando comparada aos métodos já usados.
O estudo foi retrospectivo: a inteligência artificial analisou exames e prontuários produzidos anteriormente, sem interferir no atendimento. Os diagnósticos foram identificados por códigos registrados nos prontuários eletrônicos e não receberam confirmação clínica individual pelos pesquisadores. Também não havia exames de sangue que pudessem confirmar marcadores de infarto ou insuficiência cardíaca.
Os participantes haviam sido encaminhados a laboratórios do sono e, portanto, não representam necessariamente a população em geral. A pesquisa tampouco demonstra que relógios ou pulseiras inteligentes consigam fazer a mesma previsão: o modelo foi treinado com polissonografias completas, eletrodos no peito e estágios do sono classificados por especialistas.
O código usado para gerar a pontuação foi publicado pelos pesquisadores, mas a ferramenta ainda não está aprovada como teste clínico. Antes de chegar aos hospitais, terá de ser avaliada prospectivamente, em novos pacientes, para verificar se o alerta antecipado leva a diagnósticos mais precisos ou reduz efetivamente a ocorrência de doenças cardiovasculares.
Por: Redação Época NEGÓCIOS
